22. Lammps命令学习-7之read_restart

2024-09-02 03:36

本文主要是介绍22. Lammps命令学习-7之read_restart,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

来源: “码农不会写诗”公众号
链接:Lammps命令学习-6之read_data

read_restart file

  从restart文件中读取先前保存的系统配置从而可以继续先前的模拟。
  https://docs.lammps.org/read_restart.html


Syntax

read_restart file

Description
从restart文件中读取先前保存的系统配置从而可以继续先前的模拟。

此操作会重新创建模拟盒,包括其中所有的原子及其属性,以及一些相关的全局设置,所有这些设置会跟前一次模拟写入restart文件时一样。

read_restart file
  • file = name of binary restart file to read in

restart文件是二进制格式,可以使用lammps命令行-r2data参数将restart文件转换为data文件。
例如在以下情况都可以将其转化为data文件后使用:1. 在不同机器运行模拟,二进制文件可能无法通用时;2. 利用其他软件进行可视化或进行如原子筛选等后处理时。

lmp -h  # 查看lammps可执行文件帮助信息

通过以下命令之一可将restart文件(file.restart)转换为data文件(file.data)。

lmp -restart2data file.restart file.data
lmp -r2data file.restart file.data

以下是restart文件中已经存储的信息,即这些量在读取restart文件时,输入脚本中不需要重新指定。当然了,在读取restart文件后,可以重新定义这些设置中的许多项,比如将timestep重新设置为0等。

  • units
  • newton bond
  • atom style and atom_modify settings id, map, sort
  • comm style and comm_modify settings mode, cutoff, vel
  • simulation box size and shape and boundary settings
  • atom group definitions
  • per-type atom settings such as mass
  • per-atom attributes including their group assignments and molecular topology attributes (bonds, angles, etc)
  • force field styles (pair, bond, angle, etc)
  • force field coefficients (pair, bond, angle, etc) in some cases (see below)
  • pair_modify settings, except the compute option
  • special_bonds settings

以下是restart文件中未存储的信息,即在读取restart文件之后,必须在输入脚本中重新执行相关命令。

  • newton pair
  • fix commands
  • compute commands
  • variable commands
  • neighbor list criteria including neigh_modify settings
  • kspace_style and kspace_modify settings
  • info for thermodynamic, dump, or restart output

简而言之,与系统配置相关的信息会存储在restart文件中,否则将需要重新定义或设置。

关于更细节的知识,本系列不会用到,姑且不细讲,以后有机会再共同探讨。

Example

read_restart save.10000
read_restart restart.*

Default
none


书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。今天就到这里啦,拜了个拜~

上一篇:Lammps命令学习-6之read_data

这篇关于22. Lammps命令学习-7之read_restart的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1128874

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

30常用 Maven 命令

Maven 是一个强大的项目管理和构建工具,它广泛用于 Java 项目的依赖管理、构建流程和插件集成。Maven 的命令行工具提供了大量的命令来帮助开发人员管理项目的生命周期、依赖和插件。以下是 常用 Maven 命令的使用场景及其详细解释。 1. mvn clean 使用场景:清理项目的生成目录,通常用于删除项目中自动生成的文件(如 target/ 目录)。共性规律:清理操作

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个