PASTA：用于搜索过渡态的 Python 算法
计算物理
2018-09-26 v1 材料科学
摘要
化学反应通常沿反应路径伴随能垒，阻碍反应的自发性。改变反应路径上的能垒可调控反应性能。我们提出一个模块 Python Algorithms for Searching Transition stAtes（PASTA），用于高效计算能垒并定位反应的过渡态。该模块用 python 编写，可执行微移弹性带、爬坡像微移弹性带和自动微移弹性带计算。这些方法需要势能面（及其沿某方向的梯度）的信息。该模块编写为可与密度泛函理论（DFT）代码协同工作以获取此类信息，目前已与三个知名 DFT 软件包对接：Vienna Ab initio Simulation Package（VASP）、Quantum Espresso 和 Spanish Initiative for Electronic Simulations with Thousands of Atoms（SIESTA）。该模块易于扩展，可与其他基于 DFT、力场或经验势的代码对接。其独特之处在于用户友好性。对于计算资源有限的用户，该模块可逐像执行计算，是有效工具；而对于计算资源充裕的用户（如高性能计算环境用户），可同时计算大量像。该模块赋予用户完全灵活性，从而使其能充分利用可用资源对大体系进行计算。
引用
@article{arxiv.1805.00085,
title = {PASTA: Python Algorithms for Searching Transition stAtes},
author = {Sudipta Kundu and Satadeep Bhattacharjee and Seung-Cheol Lee and Manish Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.00085},
year = {2018}
}