reduce computational cost
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- performance
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 51
- フォーク
- 19
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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