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VASP ENCUT收敛性测试脚本

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简介：
这段Python或Shell脚本用于自动化进行VASP计算中的ENCUT（平面波截止能量）收敛性测试，帮助科研人员快速确定给定系统的最佳计算精度与效率。 结构计算（基础）前期工作完成后，读完VASP手册就可以开始进行简单体系的上手练习了。这里分享一个我做的体系测试脚本，希望能与大家共同学习交流！

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  • VASP ENCUT收敛性测试脚本
    优质
    这段Python或Shell脚本用于自动化进行VASP计算中的ENCUT（平面波截止能量）收敛性测试，帮助科研人员快速确定给定系统的最佳计算精度与效率。 结构计算（基础）前期工作完成后，读完VASP手册就可以开始进行简单体系的上手练习了。这里分享一个我做的体系测试脚本，希望能与大家共同学习交流！
     
  • 概率测度的收敛性
    优质
    《概率测度的收敛性》一书深入探讨了不同类型的概率测度在各种拓扑结构下的收敛性质及其应用，是概率论研究的重要参考文献。 统计学超牛的书，受到众多专家的高度推荐，我找了很久才找到这本书。
     
  • VASP SCF 脚本（VASP 自洽计算）
    优质
    简介：VASP SCF脚本用于自动化执行VASP自洽场计算，通过设定电子结构迭代参数来高效求解Kohn-Sham方程，适用于材料科学中的第一性原理模拟。 脚本可以自动将vasp的INCAR文件内容调整为scf计算参数，并自动提交任务。
     
  • 收敛计算器：此脚本用于计算无穷级数的收敛性、求和值、部分求和图表、半径及收敛区间 - MATLAB开发
    优质
    收敛计算器是一款MATLAB工具箱，专门用于分析无穷级数的性质。它能够评估级数的收敛性，计算精确的或近似的求和值，并生成部分求和图表，同时确定幂级数的半径与区间。 此脚本用于确定无穷级数的收敛或发散情况、计算总和，并提供部分总和图；同时还能计算幂级数的收敛半径与区间。包含以下测试方法：Divergence Test（n项检验）、Integral Test（Maclaurin-Cauchy 测试）、Comparison Test（比较测试）、Limit Comparison Test（极限比较测试）、Ratio Test（dAlembert 比值检验）、Root Test （Cauchy 根式检验）、Alternating Series Test （莱布尼茨检验）以及绝对收敛、p级数和几何级数的特定验证方法。此外，还包括Raabe检测法用于更广泛的分析。 对于幂级数的处理，该脚本应用比值测试、根式测试及Cauchy-Hadamard定理来评估其收敛半径与区间范围。此工具旨在帮助微积分（II 或 III）课程中的学生掌握无限级数章节的内容，并且对学习使用级数解法在微分方程领域的学生们同样有参考价值。
     
  • JMeter和MySQL性能测试脚本
    优质
    本资源介绍如何使用JMeter进行MySQL数据库的性能测试，包括编写和优化测试脚本，帮助开发者评估系统负载下的表现。 自己整理的MySQL性能测试脚本，需要的同学可以下载使用。
     
  • ANSAYS的非线性收敛标准
    优质
    ANSYS软件在进行非线性分析时采用了一系列复杂的收敛标准来确保计算结果的准确性。本文探讨了这些标准的工作原理及其应用方法，帮助用户更好地理解和使用ANSYS进行复杂工程问题求解。 在ANSYS中的收敛准则下，如果独立检查每个自由度的不平衡力小于等于5000乘以0.0005（即2.5），并且位移变化量小于等于10乘以0.001，则认为子步是收敛的。程序默认情况下同时控制力和位移，并且通常使用较小的收敛系数如0.001来进行精确分析，尤其是在处理塑性问题时更为常见。在弹性阶段则较少单独调整这些参数，而是倾向于共同控制力与位移以确保逐步稳定地进入塑性区域。
     
  • Stata俱乐部收敛性代码.rar
    优质
    本资源为“Stata俱乐部”提供的一系列关于收敛性分析的代码集合，适用于进行经济计量研究及数据分析中相关统计检验。包含详细注释和示例数据。 网上几乎找不到关于俱乐部收敛运行方法的相关资料，这确实很难。我这里提供了一套PS收敛（非线性时变因子模型）的代码，找了很久才找到这套清晰简单的资源，并且压缩包里还附带了参考文献，供大家学习使用！
     
  • 蚁群算法收敛性的分析
    优质
    本文深入探讨了蚁群算法的理论基础及其在求解复杂问题中的应用，并重点分析了该算法的收敛性特征。通过理论证明与实验验证相结合的方法，研究了影响蚁群算法收敛速度和稳定性的关键因素，为优化算法的设计提供了新的视角和思路。 关于蚁群算法收敛性速度的文章，便于大家学习和应用！
     
  • 遗传算法收敛性的分析
    优质
    简介：本文深入探讨了遗传算法的收敛性问题，通过理论分析与实验验证相结合的方法，揭示了不同参数设置对算法性能的影响，并提出了改进策略以提高其全局搜索能力和稳定性。 遗传算法的收敛性是决定该算法能否有效运行的关键因素。针对遗传算法可能出现的早熟收敛、收敛速度慢甚至无法收敛的问题，国内外学者已经进行了广泛的研究，并提出了一系列改进措施来提升其收敛效率。