E_pe_tot = 0 do i = 1, n_atoms-1 do j = i+1, n_atoms if (mol(i) /= mol(j)) then dx = xu(i) - xu(j) dy = yu(i) - yu(j) do while (dx > L/2.d0) dx = dx - L end do do while (dx < -L/2.d0) dx = dx + L end do do while (dy > L/2.d0) dy = dy - L end do do while (dy < -L/2.d0) dy = dy + L end do dx_min = dx dy_min = dy dis = sqrt(dx_min**2+dy_min**2) E_pe = 0 delta_d = 0 if (dis < radius(i)+radius(j)) then delta_d = (radius(i)+radius(j)-dis) r_eff = sqrt(radius(i)*radius(j)/(radius(i)+radius(j))) E_pe = 0.4d0*r_eff*Kn*(delta_d ** 2.5) end if E_pe_tot = E_pe_tot + E_pe end if end do end do
时间: 2024-02-10 18:18:56 浏览: 31
这是一个Fortran代码片段,可以用于计算分子系统中原子之间的相互作用能量。该代码使用了一个双重循环来遍历所有原子对,并计算它们之间的相互作用。其中,mol(i)代表第i个原子所属的分子,xu(i)和yu(i)代表第i个原子的x和y坐标,L代表系统的尺寸,radius(i)代表第i个原子的半径,Kn代表弹性系数。在计算过程中,将两个原子之间的距离限制在半径之内,使用了一个6-12势函数来计算相互作用能量。总能量E_pe_tot累加了所有原子对之间的相互作用能量E_pe。
需要注意的是,该代码并没有使用空间分割法,而是采用了暴力计算的方法。这种方法的缺点是计算量较大,计算时间较长,但是可以得到较为精确的结果。如果要使用空间分割法来优化计算效率,则需要对系统进行空间划分,并只计算处于同一或相邻立方体中的原子对之间的相互作用。
相关问题
tot_cross_entropy += sub_cross_entropy
这段代码看起来像是在计算一个总的交叉熵损失,其中sub_cross_entropy是一个小批量数据的交叉熵损失。通常在训练神经网络时,我们会使用随机梯度下降等优化方法,每次只使用一部分数据进行训练,这个部分就被称为一个小批量数据。而交叉熵损失是一种常用的损失函数,用于度量模型输出与真实标签之间的差异。因此,在每个小批量数据上计算交叉熵损失后,可以通过对它们进行累加,来计算整个训练集上的总交叉熵损失。
X_train_tot = tf.expand_dims(X_train_tot, axis=-1) X_test = tf.expand_dims(X_test, axis=-1)
这段代码是使用 TensorFlow 对输入数据进行维度扩展,将训练集数据 `X_train_tot` 和测试集数据 `X_test` 的最后一个维度(通常是通道数)扩展一个新的维度(大小为1),使得数据可以被输入到卷积神经网络(CNN)中。
在卷积神经网络中,输入数据的形状通常是 `(batch_size, height, width, channels)`,其中 `batch_size` 表示输入数据的样本数,`height` 和 `width` 表示输入数据的高度和宽度,`channels` 表示输入数据的通道数。例如,对于 RGB 彩色图像,`channels` 的大小为 3,表示每个像素有 3 个通道(红、绿、蓝)。如果输入数据的形状不符合卷积神经网络的要求,就需要使用 `tf.expand_dims` 对数据进行维度扩展。
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