有用的dump

1. 如何由lammps的轨迹转化为POSCAR

构建机器学习势时，通常需要主动学习。主动学习就需要将用MLIAP跑出来的结果返回到DFT中进行计算。

具体来讲，要将分子动力学轨迹转化为第一性原理的输入格式。（如从lammps到vasp）

lammps并不直接支持输出POSCAR格式，比较容易想到的思路是让lammps输出xyz文件，再有xyz文件转化为POSCAR。

不过麻烦的一点是，lammps输出xyz文件并不带有晶格大小的信息，无法转化为POSCAR。

这里，我目前的方案是，先用custom style的dump输出文件，如下：

dump          1 all custom 1 dump20nvt id element x y z
dump_modify   1 sort id element O Zr Y H

为了避免输出lammps中的type，而不是元素符号，这里修饰一下dump（即 element O Zr Y H），这里O、Zr、Y、H分别对应 type 1、2、3、4

sort id 必不可少，保证原子对应。

这样得到的dump文件格式，如下：

可以看到，同时包含了元素符号、晶格和原子坐标信息。其实这个自定义风格，custom，就是稍加修改的atom风格。

剩下的问题就是，如何将lammps的dump文件转化为xyz文件，再由xyz文件转化为POSCAR。

OVITO模块读取dump文件比较好用，个人觉得比ase的强，所以这里采用ovito模块，如下：

from ovito.io import import_file,export_file

pipeline = import_file('dump')

for frame,data in enumerate(pipeline.frames):
    if frame < 10:
        export_file(data,"xyz{}".format(frame),format="xyz",columns =["Particle Identifier", "Particle Type", "Position.X", "Position.Y", "Position.Z"])

这里简单测试一下，只输出了前10个结构。结果很成功。

然后就是把xyz文件转化为POSCAR，这里用ase模块就行，如下：

from ase.io import read,write
for i in range(10):
    at = read("xyz{}".format(i))
    write('POSCAR{}'.format(i),at,format='vasp')

LAMMPS-dump

有用的dump

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