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DFT的MATLAB源代码-CatHub: Catalysis-Hub.org上的SurfaceReactions数据库的Python工具...

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简介:
这段内容介绍的是一个基于Python和MATLAB开发的工具包CatHub,它用于访问和分析Catalysis-Hub.org网站上SurfaceReactions数据库中的数据。特别地,其中包含了用于密度泛函理论(DFT)计算的MATLAB源代码。此资源为催化反应研究提供了便利的数据支持与计算能力。 DFT的Matlab源代码介绍了CatHub提供的与SurfaceReactions数据库接口的功能。该模块包含一个命令行界面,可用于访问和上传数据。以下是简短指南:有关如何提交数据的具体信息,请参阅相关文档。 运行cathub的方法是通过执行`cathub --help`或其任何子命令(如`cathubreactions --help`)来获取帮助信息。 在Python中查询表面反应数据库的示例代码如下: ```python from cathub.cathubsql import CathubSQL # 获取催化中心的数据 db = CathubSQL() # 从本地文件加载数据 db = CathubSQL(filename.db) # 在熊猫数据框中获取React信息 dataframe = db.get_dataframe(pub_id=PengRole2020, include_atoms=False, include_atoms=True) # 包含原子信息的数据 ``` 注意:`include_atoms=True/False`参数用于控制是否包含原子信息。

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  • DFTMATLAB-CatHub: Catalysis-Hub.orgSurfaceReactionsPython...
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    这段内容介绍的是一个基于Python和MATLAB开发的工具包CatHub,它用于访问和分析Catalysis-Hub.org网站上SurfaceReactions数据库中的数据。特别地,其中包含了用于密度泛函理论(DFT)计算的MATLAB源代码。此资源为催化反应研究提供了便利的数据支持与计算能力。 DFT的Matlab源代码介绍了CatHub提供的与SurfaceReactions数据库接口的功能。该模块包含一个命令行界面,可用于访问和上传数据。以下是简短指南:有关如何提交数据的具体信息,请参阅相关文档。 运行cathub的方法是通过执行`cathub --help`或其任何子命令(如`cathubreactions --help`)来获取帮助信息。 在Python中查询表面反应数据库的示例代码如下: ```python from cathub.cathubsql import CathubSQL # 获取催化中心的数据 db = CathubSQL() # 从本地文件加载数据 db = CathubSQL(filename.db) # 在熊猫数据框中获取React信息 dataframe = db.get_dataframe(pub_id=PengRole2020, include_atoms=False, include_atoms=True) # 包含原子信息的数据 ``` 注意:`include_atoms=True/False`参数用于控制是否包含原子信息。
  • DFTMatlab-DFT_Panorama: 全景DFT
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    DFT_Panorama项目提供了一套使用MATLAB实现的离散傅里叶变换(DFT)算法,专门应用于全景图像处理。此代码库适合研究和开发全景图像技术的专业人士。 DFT的MATLAB源代码项目通过在表面上传递滑动窗口并将离散傅里叶变换(DFT)应用于窗口内的音高类来分析乐谱(编码为XML,MEI,MusicXML等)。结果以数字形式表示谐波质量,并可以将其转换成表格或图形可视化。为了运行程序并生成可视化文件,请使用笔记本DFT_Main。项目包含一个小规模的语料库,但您也可以在DFT_Corpus中添加其他乐谱文件。可视化的图表将被保存为交互式的HTML格式,在DFT_Graphing中可以编辑这些文件的保存位置。此外,除了Python3.8之外,还需要安装以下软件包:music21、numpy、pandas、plotly和tkinter。
  • DFTMATLAB-DFT-GUI:动态故障树展示
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    本项目提供了一个基于MATLAB的GUI工具,用于展示和分析动态故障树(DFT),帮助用户直观理解系统的可靠性与安全性。 DFT的MATLAB源代码用于动态故障树(DFT)的可视化与编辑。该可视化文件可通过在线编辑器获取,并提供用户手册作为补充资料。作者为达斯汀·荣根(Dustin Jungen)和马蒂亚斯·沃尔克(Matthias Volk)。
  • DFTMATLAB-DFT:DFT
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    这段MATLAB源代码实现了离散傅里叶变换(DFT),可用于信号处理和分析中的频谱计算等应用。代码简洁高效,适合学习与研究使用。 DFT是用于筛选(F)和转化(T)的工具。数据通过stdin输入,并以json格式提供,在经过过滤器和转换处理后输出结果。 使用方法:dft [FILTER|TRANSFORM]*[OUTPUT] 每个应用在命令行中的过滤器和变换会按照它们出现的顺序应用于整个对象。 例子: 测试文件应从上至下阅读,首先查看filter_test.go,接着是transform_test.go,最后看output_test.go。 通过元数据键筛选GoogleComputeEngine实例: 实际的数据列表包含更多信息,但为了便于理解示例已简化。DFT处理时不会在意这些细节。 $cat in.json [ { metadata: { items: [ {key:who,value:owned-by-jasmuth}, {key:startup-script,value:/root/start_worker.bash} ] }, name:process-1 ]
  • DFTMatlab-Dipole-ACF:利用Python 2.7版本脚本处理总偶极矩...
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    这段简介描述了一个基于Python 2.7的脚本工具,用于分析和处理来自密度泛函理论(DFT)计算的总偶极矩数据,该工具特别针对Dipole-ACF方法优化。 这个小项目是我进行从头算分子动力学(AIMD)模拟工作的一部分,在此过程中编写了一个Python脚本(使用版本2.7),用于基于自相关函数的快速傅里叶变换(FFT)来计算红外光谱。 该脚本首先读取由CP2K软件包中的QuickStep模块生成的总偶极矩数据,然后计算这些偶极子的时间导数以获得偶极子素数。接下来,程序会根据得到的数据计算出自相关函数,并由此得出D_p自相关的数组(DACF)。通过在该DACF上执行快速傅里叶变换操作后便可以生成最终的红外光谱数据。 最后,使用Matplotlib模块对这些结果进行图形化展示。为了运行这个脚本需要安装以下Python库: - NumPy (1.9.1或更高版本) - Scipy (0.17.0或以上版本) - Matplotlib(至少为1.4版) 该脚本的当前版本是3.3,它是在Kulig博士最初编写的ir_total_QC.py的基础上进行了改进。原始版本是一个不依赖于NumPy、Scipy等科学计算库,并且没有图形显示功能的纯Python程序。 主要更新包括: - 更高效的代码结构 - 使用了上述提到的数据处理和绘图工具
  • MATLABDFT
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中实现离散傅里叶变换(DFT),适用于信号处理和频谱分析等场景。通过自定义函数计算输入信号的频率成分,帮助用户深入理解信号的本质特性。 用MATLAB编写的DFT函数代码。
  • DFT MATLAB与pyprocar:电子结构预处理及后处理Python
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    本项目提供了一套基于MATLAB和Python(pyprocar)的工具集,用于高效地进行材料科学中的电子结构数据处理。涵盖从密度泛函理论计算结果解析到高级可视化分析的全流程支持。 PyProcar 是一个健壮的开源 Python 库,用于对密度泛函理论 (DFT) 计算所得电子结构数据进行预处理。该库提供了一系列功能来管理从 PROCAR 格式获取的数据。PROCAR 格式包含 Kohn-Sham 态在原子轨道上的投影信息,并针对每个 k 点、每条能带和每个原子进行了详细记录。 PyProcar 可执行多种任务,包括绘制二维(2D)和三维(3D)的平面以及自旋/原子/轨道投影带结构图与费米表面图;生成费米速度图;展开超级单元的色散关系;比较来自多个 DFT 计算的结果;展示状态的部分密度,并为给定晶体结构设计 k 点路径。 目前支持以下软件: - VASP - Quantum ESPRESSO - Abinit - Lobster 开发者包括: - 弗朗西斯科·穆尼兹(Francisco Muñoz) - 阿尔多·罗梅罗(Aldo Romero) - 索比希特·辛格(Sobhit Singh) - 佩德拉姆·塔瓦兹(Pedram Tavadze) - 埃里克·布斯凯(Eric Bousquet) - 徐鹤 - 莱西·鲍彻(Reese Boucher) - 洛根·朗弗雷迪(Logan Freitag) - 弗雷德里克·法拉(Freddy Farah) 如果您在工作中使用了该库,建议引用如下。
  • MATLABDFT
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    本资料介绍MATLAB中用于离散傅里叶变换(DFT)的函数库,涵盖快速傅里叶变换(FFT)算法及其应用实例,适合信号处理和数据分析的学习与研究。 数字信号的DFT变换是傅里叶变换的一种形式,在时域和频域上都表现为离散状态。这种变换将信号在时间轴上的采样转换为其DTFT(离散时间傅里叶变换)在频率轴上的采样,可用于分析信号的频谱特性等。
  • MatlabDFT
    优质
    这段简介可以描述为:“Matlab中的DFT代码”介绍了如何使用Matlab编程语言实现离散傅里叶变换(DFT)。文章详细讲解了DFT的基本概念,并通过示例代码展示了其在信号处理和分析中的应用,适合初学者学习掌握。 这段文字描述了使用Matlab进行DFT代码开发的过程,并包含详细的步骤和照片,是课程作业的一部分。
  • 一维密度泛函理论Python-DFTMATLAB_python_1d_dft
    优质
    这段资料提供了一套关于一维密度泛函理论(DFT)的Python实现,并附有相应的MATLAB参考代码,适合研究者和学生学习与应用。 DFT的Matlab源代码及Python中的DFT(密度泛函理论)教程代码的目标是编写我们自己的Kohn-Sham(KS)DFT代码。具体目标包括处理谐波振荡器,考虑动能、电子之间的静电斥力以及采用局部密度近似来描述电子间的相互作用,并忽略相关性效应。