6. 出力ファイルフォーマット¶
RANK はプロセス番号＝レプリカ番号を表します。
6.1. RANK/structure.XXX.vasp¶
各ステップごとの原子配置が VASP の POSCAR ファイル形式で出力されます。
ステップ番号がファイル名の XXX に入ります。
例:
Mg8 Al16 O32
1.0
8.113600 0.000000 0.000000
0.000000 8.113600 0.000000
0.000000 0.000000 8.113600
Al Mg O
16 8 32
direct
0.011208 0.995214 0.998158 Al
0.758187 0.240787 0.499981 Al
... skipped ...
0.746308 0.744706 0.233021 O
0.257199 0.255424 0.771040 O
6.2. RANK/minE.vasp¶
最低エネルギーを与えた原子位置が VASP の POSCAR ファイル形式で出力されます。
6.3. RANK/obs.dat¶
各ステップごとの温度とエネルギーが電子ボルト単位で出力されます。
例:
0 0.1034076 -41690.28269769395
1 0.1034076 -41692.06763035158
2 0.1034076 -41692.06763035158
3 0.1034076 -41691.98205990787
4 0.1034076 -41692.74143710456
6.4. RANK/obs_save.npy¶
各ステップごとのエネルギーが電子ボルト単位で出力されます。
numpy.load('obs_save.npy') で、 darray として読み取ることができます。
例:
$ python -c "import numpy; print(numpy.load('obs_save.npy'))"
[[-41690.28269769]
[-41692.06763035]
[-41692.06763035]
[-41691.98205991]
[-41692.7414371 ]]
6.5. RANK/kT_hist.npy¶
各ステップごとの温度（電子ボルト単位）が Numpy バイナリ形式で出力されます。
numpy.load('kT_hist.npy') で、 darray として読み取ることができます。
例:
$ python -c "import numpy; print(numpy.load('kT_hist.npy'))"
[0.1034076 0.1034076 0.1034076 0.1034076 0.1034076]
6.6. RANK/Trank_hist.npy¶
（RXMC のみ）
各ステップごとの温度インデックスが Numpy バイナリ形式で出力されます。
numpy.load('Trank_hist.npy') で、 darray として読み取ることができます。
例:
$ python -c "import numpy; print(numpy.load('Trank_hist.npy'))"
[1 1 1 1 1]
6.7. RANK/logweight_hist.npy¶
(PAMC のみ) 各ステップにおけるNeal-Jarzynski 重みの対数が Numpy バイナリ形式で出力されます。
Example:
$ python -c "import numpy; print(numpy.load('logweight_hist.npy'))"
[0 0 0 0 0]
6.8. RANK/acceptance_ratio.dat¶
各温度におけるモンテカルロ更新の採択率。 1列目に温度, 2列目に採択率（採択回数/更新回数）が出力されます。
6.9. logZ.dat¶
分配関数の対数 \(\log Z_i/Z_0\) (\(i\) は温度点の番号)。
1列目は温度 \(T_i\)
2列目、3列目は分配関数 \(\log Z_i/Z_0\) とその誤差
4列目、5列目は直前の温度との比 \(\log Z_i/Z_{i-1}\) とその誤差
6.10. <name>.dat¶
温度ごとの物理量 \(O\) のカノニカル平均 \(\langle O \rangle\) とその統計誤差 \(\sigma[O]\) 。
name は [[observer.solver]] の name キーワードで指定した名前です。
1列目 は温度 \(T_i\)
2列目、3列目は期待値 \(\langle O \rangle\) と統計誤差
4列目、5列目は2乗の期待値 \(\langle O^2 \rangle\) と統計誤差
6列目、7列目はゆらぎ \(\langle O^2 \rangle - \langle O \rangle^2\) と統計誤差
例えばエネルギーのゆらぎは熱容量 \(C\) と次のようにして結びついています: \(k_B T^2 C = \left[ \langle E^2 \rangle - \langle E \rangle^2 \right]\)