ASE根据POSCAR中原子位置的分布特点,计算两个POSCAR结构的结构相似性,要求具体代码
时间: 2024-03-04 20:49:29 浏览: 27
ASE 提供了 `ase.neighborlist.NeighborList` 类,可以用于计算原子之间的邻居关系,从而计算结构相似性。以下是计算两个 POSCAR 结构的结构相似性的示例代码:
```python
from ase import io
from ase.neighborlist import NeighborList
import numpy as np
# 读取两个 POSCAR 文件
atoms1 = io.read('POSCAR1')
atoms2 = io.read('POSCAR2')
# 获取两个结构中的原子数
n_atoms1 = len(atoms1)
n_atoms2 = len(atoms2)
# 设置原子之间的最大距离
cutoff = 6.0
# 创建 NeighborList 对象
nl1 = NeighborList([cutoff / 2] * n_atoms1, self_interaction=False, bothways=True)
nl2 = NeighborList([cutoff / 2] * n_atoms2, self_interaction=False, bothways=True)
# 更新 NeighborList
nl1.update(atoms1)
nl2.update(atoms2)
# 计算两个结构的配对矩阵
pairs = np.zeros((n_atoms1, n_atoms2))
for i in range(n_atoms1):
indices, offsets = nl1.get_neighbors(i)
for j, offset in zip(indices, offsets):
pos1 = atoms1[i].position
pos2 = atoms2[j].position + np.dot(offset, atoms2.get_cell())
distance = np.linalg.norm(pos1 - pos2)
if distance <= cutoff:
pairs[i, j] = 1
# 计算相似性分数
similarity = np.sum(pairs) / np.sqrt(n_atoms1 * n_atoms2)
print('相似性分数:', similarity)
```
这段代码首先使用 ASE 的 `io.read` 函数读取两个 POSCAR 文件,然后创建 `NeighborList` 对象并计算配对矩阵。最后,计算相似性分数,即配对矩阵中为 1 的元素个数除以两个结构中原子总数的平方根。