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2b824c1215
201
bin/mu_opt.py
Executable file
201
bin/mu_opt.py
Executable file
@ -0,0 +1,201 @@
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#!/usr/bin/env python3
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import scipy as sp
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import scipy.optimize
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import numpy as np
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import sys
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import os
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import time
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import subprocess
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from math import sqrt
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QMCCHEM_PATH=os.environ["QMCCHEM_PATH"]
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sys.path.insert(0,QMCCHEM_PATH+"/EZFIO/Python/")
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from ezfio import ezfio
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# PARAMETERS
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thresh = 1.e-2
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block_time = 6
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def main():
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if len(sys.argv) != 2:
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print("Usage: %s <EZFIO_DIRECTORY>"%sys.argv[0])
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sys.exit(1)
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filename = sys.argv[1]
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ezfio.set_file(filename)
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jast_type = ezfio.jastrow_jast_type
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print (jast_type)
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def make_atom_map():
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labels = {}
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dimension = 0
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for i,k in enumerate(ezfio.nuclei_nucl_label):
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if k in labels:
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labels[k].append(i)
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else:
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labels[k] = [dimension, i]
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dimension += 1
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atom_map = [[] for i in range(dimension)]
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for atom in labels.keys():
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l = labels[atom]
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atom_map[l[0]] = l[1:]
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return atom_map
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atom_map = make_atom_map()
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def get_params_b():
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return ezfio.jastrow_mu_erf
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def set_params_b(x):
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x = np.abs(x)
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ezfio.set_jastrow_mu_erf(x)
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def get_params_pen():
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d = ezfio.jastrow_jast_1bgauss_pen
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return np.array([d[m[0]] for m in atom_map])
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def set_params_pen(x):
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x = np.abs(x)
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y=list(ezfio.jastrow_jast_1bgauss_pen)
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for i,m in enumerate(atom_map):
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for j in m:
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y[j] = x[i]
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ezfio.set_jastrow_jast_1bgauss_pen(y)
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def get_norm():
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return 1.0, 0.0
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buffer = subprocess.check_output(['qmcchem', 'result', '-e', 'psi_norm', filename],
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encoding='UTF-8')
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if buffer.strip() != "":
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buffer = buffer.splitlines()[-1]
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_, energy, error = [float(x) for x in buffer.split()]
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return energy, error
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else:
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return None, None
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def get_energy():
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buffer = subprocess.check_output(['qmcchem', 'result', '-e', 'Ci_dress_mu_opt_qmcvar', filename],
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encoding='UTF-8')
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if buffer.strip() != "":
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buffer = buffer.splitlines()[-1]
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_, energy, error = [float(x) for x in buffer.split()]
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return energy, error
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|
else:
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return None, None
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def get_variance():
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buffer = subprocess.check_output(['qmcchem', 'result', '-e',
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'Ci_dress_mu_opt_qmcvar', filename],
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encoding='UTF-8')
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if buffer.strip() != "":
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buffer = buffer.splitlines()[-1]
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_, variance, error = [float(x) for x in buffer.split()]
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return variance, error
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else:
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return None, None
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def run_qmc():
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return subprocess.check_output(['qmcchem', 'run', filename])
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def stop_qmc():
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subprocess.check_output(['qmcchem', 'stop', filename])
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def set_vmc_params():
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# subprocess.check_output(['qmcchem', 'edit', '-c', '-j', jast_type,
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# '-m', 'VMC',
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# '-l', str(block_time),
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# '--time-step=0.3',
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# '--stop-time=36000',
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# '--norm=1.e-5',
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# '-w', '10',
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# filename])
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|
subprocess.check_output(['qmcchem', 'edit', '-c', '-j', jast_type,
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|
'-l', str(block_time),
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filename])
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memo_energy = {'fmin': 100000000.}
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def f(x):
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print ("x = %s"%str(x))
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sys.stdout.flush()
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h = str(x)
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if h in memo_energy:
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return memo_energy[h]
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set_params_b(x[0])
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set_params_pen(x[1:])
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set_vmc_params()
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pid = os.fork()
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if pid == 0:
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run_qmc()
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os._exit(os.EX_OK)
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else:
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import atexit
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atexit.register(stop_qmc)
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err = thresh+1.
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time.sleep(3.*block_time/4.)
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local_thresh = thresh
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while err > local_thresh:
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time.sleep(block_time)
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e, e_err = get_energy()
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variance, v_err = get_variance()
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if e is None or variance is None:
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continue
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norm, _ = get_norm()
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e, e_err = e/norm, e_err/norm
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variance, v_err =variance/norm, v_err/norm
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energy = e #+ variance
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err = e_err #sqrt(e_err*e_err+v_err*v_err)
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print(" %f %f %f %f"%(e, err, local_thresh, memo_energy['fmin']))
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sys.stdout.flush()
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if (energy-2.*err) > memo_energy['fmin']+local_thresh:
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local_thresh = 10.*local_thresh
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elif (energy+2.*err) < memo_energy['fmin']-local_thresh:
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local_thresh = 10.*local_thresh
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# Check if PID is still running
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try:
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os.kill(pid,0)
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except OSError:
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print("---")
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sys.stdout.flush()
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break
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stop_qmc()
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os.wait()
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memo_energy[h] = energy + err
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memo_energy['fmin'] = min(energy, memo_energy['fmin'])
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return energy
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def run():
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x = np.array([ get_params_b() ] + list(get_params_pen()))
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if sum(x) == 0.:
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jast_a_up_dn = ezfio.jastrow_jast_a_up_dn
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x += jast_a_up_dn
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# opt = sp.optimize.minimize(f,x,method="Powell",
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# options= {'disp':True, 'ftol':thresh,'xtol':0.02})
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opt = sp.optimize.minimize(f,x,method="Nelder-Mead",
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|
options= {'disp':True, 'ftol':thresh,'xtol':0.02})
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print("x = "+str(opt))
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sys.stdout.flush()
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set_params_b(opt['x'][0])
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set_params_pen(opt['x'][1:])
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run()
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if __name__ == '__main__':
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main()
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