材料学结构预测的代码

材料学结构预测的代码需要根据不同的方法和算法进行编写，以下是一个简单的基于密度泛函理论（DFT）的晶体结构优化的 Python 代码示例：

from pymatgen.core.structure import Structure
from pymatgen.io.vasp import VaspInput, VaspOutput
from pymatgen.analysis.elasticity.elastic import ElasticTensor

# Define the input structure
input_structure = Structure.from_file("input_structure.cif")

# Define the VASP input set
vasp_input = VaspInput.from_parameters(
    dict(
        encut=500,
        ediff=1e-6,
        ibrion=2,
        isif=3,
        nsw=100,
        algo='Fast',
        isym=0,
        nelm=100,
        npar=4,
        lwave=False,
        lcharg=False,
        kpoints=((8, 8, 8),),
        ediffg=-0.05,
        potim=0.1,
        ncores=4,
        lsorbit=False,
        lreal='Auto'
    ),
    poscar=input_structure,
)

# Run the VASP calculation
vasp_output = vasp_input.run()

# Extract the optimized structure and elastic tensor
optimized_structure = vasp_output.final_structure
elastic_tensor = ElasticTensor.from_voigt(vasp_output.elastic_tensor)

# Print the elastic properties
print("Bulk modulus:", elastic_tensor.k_voigt)
print("Shear modulus:", elastic_tensor.g_voigt)
print("Young's modulus:", elastic_tensor.y_modulus)
print("Poisson's ratio:", elastic_tensor.poisson_ratio)

该代码使用 pymatgen 库构建了一个输入结构（input_structure），然后使用 VASPInput 类构建了一个输入集（vasp_input）。VASPOutput 类用于运行 VASP 计算并提取优化后的结构和弹性张量。最后，使用 ElasticTensor 类计算材料的弹性性质（包括体积模量、剪切模量、杨氏模量和泊松比），并将其打印出来。需要注意的是，该示例代码仅用于说明材料学结构预测过程的基本流程和方法，实际中需要根据具体情况进行调整和优化。