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PyEMMA

开源分子动力学模拟分析软件包

PyEMMA分子动力学模拟马尔可夫模型数据分析开源软件Github开源项目

PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。

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介绍相关项目
PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库
EMDGithubPyEMDPython库信号处理开源项目经验模态分解
PyEMD是一个功能全面的Python库，专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种，如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN)，并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法，适用于信号处理和数据分析。此外，PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能，为研究提供了更多可能性。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包，专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口，确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算，适用于有机分子、金属、半导体等系统。
GPUMD - GPU加速的分子动力学模拟和机器学习势能开发工具
GPUMDGPU加速GithubNEP分子动力学开源项目机器学习势能
GPUMD是一款在GPU上实现的高效分子动力学模拟工具。它支持神经进化势能(NEP)的训练和使用,提供热传导计算、光谱分解等功能。该工具性能高效,易于使用,适用于Linux和Windows系统。GPUMD提供丰富的教程、文档和相关Python包,便于进行大规模原子模拟和数据分析。
DMFF - 革新分子模拟和力场参数化的全可微分子力场
DMFFGithub分子力场参数优化开源项目机器学习自动微分
DMFF是一个基于Jax的Python包，实现全可微分子力场模型。它简化力场参数化，支持点电荷和多极化模型，适用于水、生物大分子和有机聚合物系统。DMFF集成自动微分技术和AI优化，支持GPU加速，为分子系统研究和力场开发提供高效工具。
lammps - 开源大规模并行分子动力学模拟软件
GithubLAMMPS分子动力学模拟并行计算开源软件开源项目美国能源部
LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一款开源的经典分子动力学模拟软件，基于GNU通用公共许可证发布。由美国能源部资助开发，专为高效并行计算设计，适用于大规模原子和分子系统模拟。LAMMPS支持多种势函数、粒子类型和边界条件，提供多种编程语言接口。其模块化结构便于扩展，广泛应用于材料科学、生物物理和化学工程研究。
ema-pytorch - PyTorch模型指数移动平均跟踪工具
EMAGithubPyTorch开源项目指数移动平均模型训练神经网络
ema-pytorch是一个用于在PyTorch中实现指数移动平均(EMA)的库。它提供了跟踪模型参数EMA版本的方法，支持自定义衰减因子和更新频率。该库实现了后验EMA合成技术，可在训练后生成不同衰减率的EMA模型。ema-pytorch适用于多种深度学习任务，可用于模型性能和稳定性的研究。
torchmd - 开源分子动力学模拟框架
GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能
TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架，基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API，支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位，适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中，由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助，并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型，推进计算化学和生物物理学的发展。
dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理
DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学
dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包，支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能，可处理单帧和多帧系统数据，支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法，同时支持原子系统的复制、扰动和替换，以及化学键和形式电荷的处理。
OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算
OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台，专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解，便于构建和维护，同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数，可处理大规模设计空间。此外，OpenMDAO还提供并行计算功能，适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具
AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学
AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构，以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率，为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。
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