Python接口的ANI-1神经网络潜力与DFT的Matlab源代码集成

资源摘要信息:"DFT的matlab源代码ASE-ANI:带有python接口（ASE）的ANI-1神经网络潜力" 知识点： 1. MATLAB源代码：指的是用MATLAB语言编写的源代码文件，MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。它广泛应用于工程计算、控制系统、图像处理等领域。 2. Python接口（ASE）：ASE代表原子模拟环境，是一个用Python编写的软件包，用于设置、运行和分析原子尺度模拟。Python是一种高级编程语言，具有丰富的库支持，非常适合进行科学计算和快速原型设计。 3. ANI-1神经网络潜力：ANI代表原子神经网络互作用，是一种用于模拟分子和原子间相互作用的机器学习模型。ANI-1是一种特定版本的神经网络模型，它可以预测分子中原子间的相互作用力和能量，从而用于分子动力学模拟和量子化学计算。 4. CUDA 9.2：CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行通用计算。CUDA 9.2是这个平台的一个版本，支持更快的数据处理和计算任务。 5. NVIDIA GPU：NVIDIA的GPU（图形处理单元）不仅用于图形渲染，也常用于科学计算和深度学习等高性能计算任务。使用GPU可以显著提高计算速度，特别是在处理并行任务时。 6. Ubuntu：是一种基于Debian的Linux操作系统发行版，它为桌面用户和企业用户提供了稳定的性能和广泛的应用支持。Ubuntu在科学计算和服务器领域具有较高的市场份额。 7. MOPAC2012/MOPAC2016：MOPAC是一种用于计算分子轨道的软件，它广泛用于化学和材料科学领域进行量子化学计算。MOPAC2012和MOPAC2016是不同年份发布的两个版本。 8. bashrc文件：在Unix-like操作系统中，.bashrc是用户目录下的一个隐藏文件，它存储了用户登录时需要执行的命令。通过修改.bashrc文件，用户可以自定义登录环境，包括环境变量的设置。 9. 安装与测试：软件安装通常包括解压文件、配置环境变量、编译（如果需要）和运行测试程序等步骤。测试代码的执行是验证软件安装成功与否的重要环节。 10. 系统开源：指的是源代码对所有人开放，任何人都可以查看、修改和分发的软件。开源系统通常伴随着社区支持，方便用户交流和解决问题。 11. 能量单位（eV）：电子伏特（eV）是能量的单位，常用于原子和分子尺度下的能量测量。1 eV等于一个电子通过一伏特电势差时所获得或失去的能量。 详细说明： 标题中提到的"DFT的matlab源代码ASE-ANI"，涉及到使用MATLAB编写的密度泛函理论（DFT）相关的源代码，这些代码通过ASE接口与ANI-1神经网络模型集成。这种集成允许科研人员在原子和分子尺度上模拟化学物质的性质和反应过程，尤其适用于材料科学和化学工程领域。 描述中指出，此代码需要Python 3.6版本，并且针对具有NVIDIA GPU的Linux系统（特别是Ubuntu变体）进行了优化，以实现高性能的计算。这是因为GPU加速的计算在处理复杂的物理模型和庞大的数据集时，可以大大缩短计算时间。 此外，ANI-1x和ANI-1ccx是ANI-1模型的两个扩展版本，提供了更广泛元素（碳、氢、氮、氧）的预测能力。这在模拟有机化学物质和生物分子的相互作用时尤为重要。代码还提供了“deprecated_original”分支的链接，该分支包含了原始的ANI-1和ANI-1x电位，供用户参考和使用。 安装说明中提到的bashrc_example.sh文件和ani_quicktest.py脚本是用户进行代码安装和初步验证时所使用的工具。通过将bashrc_example.sh文件中的环境变量添加到.bashrc文件中，用户可以设置必要的路径和参数，以便正确地运行Python脚本。测试脚本ani_quicktest.py的运行结果，可以作为软件是否成功安装和配置的依据。 最后，资源的标签“系统开源”表明这是一个开放源代码的资源，意味着用户可以自由地查看和修改源代码，同时也意味着该项目有可能获得社区的支持和贡献。