MATLAB源代码的PyTorch实现：DFT与dftd2/dftd3算法

资源摘要信息:"DFT的matlab源代码-torch-dftd:dftd2和dftd3的pytorch实现" 本资源涉及的知识点主要包括： 1. 密度泛函理论（DFT）及其在材料科学和物理化学中的应用。 2. 使用matlab编写的DFT相关源代码。 3. PyTorch深度学习框架，以及如何用其实现科学计算。 4. Torch-DFTD库，这是一个开源的PyTorch实现，用于计算分子系统的色散校正。 5. DFTD2和DFTD3算法，这是两种用于计算分子色散能的泛函。 6. 如何通过pypi安装Python包。 7. 从源代码安装Python包的步骤。 8. 快速开始使用ASE（原子模拟环境）和PyTorch-DFTD3计算程序的示例代码。 9. 如何在GPU上进行快速计算设置。 10. PyTorch-DFTD3计算器的使用方法。 详细知识点如下： 密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）是现代量子化学和计算材料科学中用来描述电子结构的一种方法。DFT旨在以电子密度作为基本变量来计算多电子系统的基态性质。与传统的波函数方法相比，DFT极大地降低了计算复杂度，使其可以应用于较大的系统。DFT在材料科学、凝聚态物理、分子化学等领域有广泛应用。 Matlab是一种数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。在材料科学和物理学研究中，Matlab也常被用来模拟和分析物理现象。 PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python编程语言，主要用于自然语言处理和计算机视觉等领域的研究和开发。PyTorch以其动态计算图和GPU加速能力而在学术界和工业界获得了广泛应用。 Torch-DFTD是一个开源的Python库，通过使用PyTorch框架，为分子模拟提供了DFTD2和DFTD3算法的实现。DFTD2和DFTD3都是用于改进DFT计算中对分子色散能的描述的泛函。色散能是指分子间相互作用时，由于电荷分布的随机波动产生的吸引力。 该库的安装可以通过Python的包管理器pip实现，既可以安装发布在pypi上的包，也可以从源代码仓库（如GitHub）安装。对于开发者来说，从源代码安装允许修改和扩展库的功能。 使用该库的快速开始示例展示了如何利用ASE构建分子，并通过PyTorch-DFTD3计算器计算分子的能量。ASE是一个用于原子尺度计算的Python库，提供了构建和模拟分子和固体的功能。 此外，示例代码还展示了如何设置计算设备为GPU，以加速计算过程。在Python中，可以通过指定"cuda:0"来使用第一个GPU计算设备。 最后，示例中使用了TorchDFTD3Calculator来计算分子的势能，并通过get_potential_energy方法获取能量值。这表明了如何将DFT的计算结果整合到其他模拟和分析流程中。 整体而言，该资源为科研人员提供了一个实用的工具，能够帮助他们在使用Matlab和PyTorch进行DFT模拟时，能够通过色散校正来提高计算精度，并利用GPU进行高效计算。