do gaussian
时间: 2024-06-16 09:02:20 浏览: 16
Gaussian 是一种广泛使用的计算机程序,用于执行量子化学计算,特别是分子结构优化、频率分析(计算振动光谱)和电子结构计算(如密度泛函理论和哈密顿ians解)。它基于 Gaussian 原子轨道模型,通过数值方法计算分子的电子性质。
"Doing a Gaussian calculation"通常指在 Gaussian 程序中进行以下步骤:
1. 输入文件准备:编写或使用 Gaussian 输入文件(.gjf 或 .g09),定义系统(原子坐标、基组、计算级别等)。
2. 编译运行:将输入文件提交给 Gaussian 程序进行计算,这可能涉及到选择适当的计算任务,如 geometry optimization(几何优化)、frequency analysis(频率计算)或 electronic structure calculations(电子结构计算)。
3. 数据解读:处理计算结果,查看输出文件(如 .log 文件)获取能量值、结构参数、过渡状态信息等。
4. 分析与可视化:使用 Gaussian 的输出数据或第三方软件对结果进行分析和可视化,比如分子轨道图、电荷密度分布等。
相关问题
gaussian belief propagation算法实现伪码
高斯信念传播算法(Gaussian Belief Propagation)是一种用于解决概率图模型的推理问题的算法。它能够在复杂的图模型中进行高效的推理,并估计变量节点的边缘概率分布。下面是该算法的伪码实现:
1. 输入:图模型G=(V,E),其中V为变量节点集合,E为边集合;
2. 初始化:对于每个变量节点v∈V,初始化其边缘概率分布为高斯分布N(μ_v,σ_v^2);
3. Repeat until convergence:
4. for each 边e_ij∈E do:
5. if e_ij为一条消息发送边 then:
6. 计算消息m_ji(v_i)发送给节点v_i的边缘概率分布:
7. m_ji(v_i) = N(μ_ji(v_i),σ_ji(v_i)^2),其中μ_ji(v_i)和σ_ji(v_i)分别为其他节点v_k(k≠i,j)发来的消息的边缘统计量;
8. for each 节点v_i∈V do:
9. 计算节点v_i的后验边缘概率分布:
10. p_i(v_i) ∝ N(μ_i,σ_i^2) * ∏_{v_j∈N(i)}(m_ji(v_i)),其中N(i)为节点v_i的邻居节点集合;
11. 根据节点v_i的后验边缘概率分布更新节点v_i的边缘统计量μ_i和σ_i;
12. 输出:每个变量节点v的边缘概率分布p(v)。
该算法使用了高斯消息传递的思想,通过节点之间的信息传递逐步更新节点的边缘概率分布。其中,步骤6中计算的消息m_ji(v_i)考虑了其他节点发来的消息,步骤9中计算的节点后验边缘概率分布使用了当前节点及其邻居节点的信息。
以上是高斯信念传播算法的伪码实现,通过该算法可以有效地进行图模型的推理,并得到变量节点的边缘概率分布。
请解释下每行代码的含义:program generate_gaussian implicit none integer, parameter :: N = 1000 ! 生成的随机数数量 real(kind=8), parameter :: mu = 0.0 ! 均值 real(kind=8), parameter :: sigma = 1.0 ! 标准差 real(kind=8) :: data(N) ! 存储生成的随机数 integer :: i call random_seed() ! 初始化随机数种子 ! 生成随机数 call random_number(data) data = mu + sigma * sqrt(-2.0 * log(data)) * cos(2.0 * acos(-1.0) * random_number()) ! 保存为dat文件 open(unit=10, file='gaussian.dat', status='replace') do i = 1, N write(10, '(F8.4)') data(i) end do close(10) end program generate_gaussian
这段代码是一个 Fortran 程序,用于生成服从正态分布的随机数,并将生成的随机数保存到一个名为 "gaussian.dat" 的文件中。
以下是每行代码的含义:
1. `program generate_gaussian`:定义了一个名为 "generate_gaussian" 的程序。
2. `implicit none`:指定所有变量必须显式声明,禁止使用隐式声明。
3. `integer, parameter :: N = 1000`:定义了一个整数参数 N,表示要生成的随机数的数量为 1000。
4. `real(kind=8), parameter :: mu = 0.0`:定义了一个双精度实数参数 mu,表示正态分布的均值为 0.0。
5. `real(kind=8), parameter :: sigma = 1.0`:定义了一个双精度实数参数 sigma,表示正态分布的标准差为 1.0。
6. `real(kind=8) :: data(N)`:定义了一个双精度实数数组 data,用于存储生成的随机数,数组长度为 N。
7. `integer :: i`:定义了一个整数变量 i,用于循环计数。
8. `call random_seed()`:调用 random_seed() 子程序,用于初始化随机数种子。
9. `call random_number(data)`:生成 N 个介于 [0, 1) 之间的均匀分布的随机数,并存储到 data 数组中。
10. `data = mu + sigma * sqrt(-2.0 * log(data)) * cos(2.0 * acos(-1.0) * random_number())`:将上一步生成的均匀分布的随机数通过逆变换法转换成服从均值为 mu,标准差为 sigma 的正态分布的随机数,并存储到 data 数组中。
11. `open(unit=10, file='gaussian.dat', status='replace')`:打开一个名为 "gaussian.dat" 的文件,用于保存生成的随机数。文件的文件号为 10。
12. `do i = 1, N`:开始一个循环,循环变量 i 从 1 到 N。
13. `write(10, '(F8.4)') data(i)`:将 data(i) 的值按照格式 '(F8.4)' 写入到文件号为 10 的文件中,保留四位小数。
14. `end do`:结束循环。
15. `close(10)`:关闭文件号为 10 的文件。
16. `end program generate_gaussian`:结束程序的定义。
总体来说,这段代码的功能是生成服从正态分布的随机数,并将生成的随机数保存到一个文件中。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)