reduce computational cost
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- performance
Línea de trabajo
Start by tracing the conformer-generation workflow through DFTB pruning, DFT shell optimization, and saddle-point searches. Define the staged workflow so loose-convergence energy checks remove high-energy conformers early and saddle-point searches run only on the remaining low-energy conformers; done means the workflow reduces computational cost without losing intended candidates.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
ideas to reduce computational cost:
- during shell minimizations, compare energies with loose convergence criteria to eliminate high energy conformers earlier in the process (don't run high energy conformers all the way down hill as they will be discarded anyways)
- only run saddle point searches on low energy conformers after shell optimization (instead of trying to find saddle points for all conformers)
- generate conformers --> prune with DFTB (low level) --> prune with DFT shell opt (high level) --> run saddle point searched on remaining conformers
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 51
- Forks
- 19
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de ReactionMechanismGenerator/AutoTST
-
Conformer generation isn't deterministicQuizá libre de nuevo @sevyharris la tomó hace 597 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
ReactionMechanismGenerator/AutoTST#94 · 2 comentarios · 1 asignado ·
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 30/100
ReactionMechanismGenerator/AutoTST#91 · 2 comentarios ·
-
How to run AutoTSTAbierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 25/100
ReactionMechanismGenerator/AutoTST#81 · 3 comentarios ·
-
log to TSAbierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
ReactionMechanismGenerator/AutoTST#73 · 1 comentario ·
Todos los issues de ReactionMechanismGenerator/AutoTST
Issues similares
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
pyjanitor-devs/pyjanitor#1758 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
bug ready for review
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 86/100
odysseus-dev/odysseus#6641 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
happypawspillaro/happypaws#78 ·
Los mantenedores suelen responder en 4 días
-
pydanty:is-working
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
pydantic/pydantic-ai#10020 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
stdlib type-bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
python/cpython#159044 · 4 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día