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masayoshi-ogura / HDNNP

high dimensional neural network potential
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born effective charge prediction #172

Open masayoshi-ogura opened 6 years ago

masayoshi-ogura commented 6 years ago

全エネルギー・原子間力は、VASPのOUTCARをquippyでパースしてxyzファイルに出力、 それを読み込む形でHDNNPトレーニングにインプットしている

ボルン有効電荷も（ひとまずLEPSILONタグで計算するとして）OUTCARから何らかの方法でパースし、 トレーニングできるようにする

また、予測したボルン有効電荷を使ってフォノン計算時にnon-analytical term correctionを加えられるようにもする

atztogo commented 6 years ago

For parsing Born effective charges and dielectric constants, if you import phonopy, you may be able to use this method. For many features on parsing VASP, using pymatgen is a good idea.

masayoshi-ogura commented 5 years ago

thank you a lot for the information.

can I use pymatgen as an alternative to phonopy for parsing vasprun.xml? I'm searching for an alternative to quippy for parsing atomic structure from VASP output and computing neighbor information.

atztogo commented 5 years ago

Possible. Pymatgen is strong in VASP I/O. http://pymatgen.org/pymatgen.io.vasp.html

masayoshi-ogura commented 5 years ago

I've checked pymatgen.io.vasp package, but I can't find how to get interatomic forces necessary for this HDNNP program... next I will check ASE package for another alternative to quippy.