Could you please explain how the fmax parameter is precisely obtained from the calculator? I am using Siesta DFT, which outputs forces in eV/Å for each atom. However, I am unable to find a value comparable to fmax in the optimization. Specifically, I use the MDMin optimizer and BFGS. Is there an equation available to calculate this?
Is it possible to implement the density matrix into the ASE NEB algorithm? Siesta can output the density matrix after each job, and I believe it could potentially expedite calculations.
In my system, I have approximately 230 atoms (GaN bulk with different surfaces). Could you provide an estimate of the calculation time and suggest an appropriate fmax parameter to start with? Any insights based on your experience would be greatly appreciated.
Currently, I have set fmax to about 0.1. However, in some cases, even after 10-14 days, it does not fall below 0.4-0.5.
Could you please explain how the fmax parameter is precisely obtained from the calculator? I am using Siesta DFT, which outputs forces in eV/Å for each atom. However, I am unable to find a value comparable to fmax in the optimization. Specifically, I use the MDMin optimizer and BFGS. Is there an equation available to calculate this?
When largest force is below fmax, the optimization stops. The force in NEB comes from the DFT code as well as the NEB “springs”.
Is it possible to implement the density matrix into the ASE NEB algorithm? Siesta can output the density matrix after each job, and I believe it could potentially expedite calculations.
You mean to get Siesta to reuse the density matrix from one step in the subsequent step. I don’t know how to tell the ordinary Siesta calculator to do that, but you can consider equipping each image with a SocketIOCalculator.
In my system, I have approximately 230 atoms (GaN bulk with different surfaces). Could you provide an estimate of the calculation time and suggest an appropriate fmax parameter to start with? Any insights based on your experience would be greatly appreciated.
That’s not possible as NEB simulations are non-trivial. You must start with small test systems until you learn how it behaves. Build smaller working examples of the optimization which you can converge quickly and well before you scale to hundreds of atoms.
I take the forces from last optimization, fmax = 0.0494.
x_force
y_force
z_force
F
0,00004389
-0,00002093
-0,00073048
0,000732096597041675
0,00002813
-0,00001558
-0,00065843
0,000659214758785026
0,00003245
-0,00000992
-0,00067347
0,000674324291272382
0,00004008
-0,00001275
-0,00070271
0,000703967551098771
0,0000325
-0,00001363
-0,00062678
0,000627770017840929
0,00004111
-0,00002
-0,00066982
0,000671378331866616
0,00003558
-0,00001843
-0,00068777
0,000688936262799397
0,00003337
-0,0000064
-0,0006872
0,000688039502427005
0,00003065
-0,00001124
-0,00066553
0,000666330204178079
0,00005268
0,00000051
-0,00072724
0,000729145705672056
0,00004368
-0,00002707
-0,00069296
0,000694862784224339
0,00002705
-0,00001566
-0,0006472
0,000647954302478192
0,00012858
-0,00003664
0,00174588
0,00175099179906703
0,00011053
-0,00000278
0,00160285
0,00160665887225634
0,00013637
-0,00000761
0,00163131
0,00163701771679478
0,00009364
-0,00002831
0,00168569
0,00168852618629383
0,00019427
0,00001586
0,00157341
0,00158543729002443
0,00012493
0,00000093
0,00162954
0,00163432217796859
0,00013318
0,0000127
0,00162591
0,00163140477212125
0,00011953
-0,00000386
0,00166787
0,001672152103548
0,00012262
-0,00000417
0,00162543
0,00163005390653193
0,00011691
-0,00003039
0,00174485
0,00174902630703486
0,00013506
-0,00001247
0,00167189
0,00167738274600641
0,00011966
-0,00000627
0,00158545
0,00158997155037441
0,00003998
0,00016632
0,00074616
0,000765516484734326
0,00006196
0,00017466
0,000744
0,000766734085064698
0,00005433
0,0001599
0,00079352
0,000811291408373095
0,00006315
0,00018769
0,00073791
0,000764020043388915
0,00005232
0,00018281
0,00073228
0,000756565183510317
0,00006955
0,00016321
0,00080445
0,00082378061952197
0,00005078
0,00016555
0,00075657
0,000776133735769809
0,00002517
0,00018694
0,00073318
0,000757055483369614
0,00006495
0,00018743
0,00071723
0,000744155481267188
0,00005188
0,00016776
0,00074181
0,000762310322703294
0,00004368
0,00016604
0,00080692
0,000824983097038964
0,00006209
0,00017167
0,00076837
0,000789758326261901
0,00014763
0,00030933
-0,00268349
0,00270529078767884
0,00008611
0,00057775
-0,00272912
0,00279093281341561
0,00015663
0,00053754
-0,00265418
0,00271259169078208
0,00015627
0,00058809
-0,00262409
0,00269371833885802
0,00021227
0,00054983
-0,00259885
0,00266484387991117
0,00013701
0,00035862
-0,00267896
0,00270632716538485
0,00013141
0,0003653
-0,00276108
0,00278823877107037
0,00016962
0,00054441
-0,00270102
0,00276055469659632
0,00012436
0,00033471
-0,00272051
0,00274384235221341
0,00009233
0,00054798
-0,00267171
0,002728890110173
0,00013161
0,00062689
-0,00269135
0,00276652798408041
0,00023001
0,00033823
-0,00269493
0,00272579379959306
0,00008585
-0,00051656
-0,00038682
0,000651025474539975
0,00013244
-0,00055618
-0,00015411
0,000592137178447697
0,00008374
-0,0005812
0,00020031
0,00062042721063796
0,00009217
-0,00048946
-0,00020718
0,000539434845834045
0,00012334
-0,00054515
-0,00048033
0,000736965526330778
0,00012627
-0,0005037
-0,00013074
0,000535491130178643
0,0001156
-0,00049946
-0,00002939
0,00051350503765786
0,00005322
-0,00053669
-0,00006345
0,000543041828039056
0,00010449
-0,00056798
0,00009544
0,000585344543068439
0,00006317
-0,00054955
-0,00011537
0,000565071578032376
0,00009513
-0,00057994
-0,00009377
0,000595124300797741
0,00010796
-0,00053718
-0,00046439
0,000718244934614926
0,00051849
-0,00011693
0,00343546
0,00347633282592447
0,00011441
0,00041397
0,00311445
0,00314392423755726
0,00072978
0,00050183
0,003438
0,00355024734311569
0,00059398
0,00011243
0,00403144
0,00407651336547545
0,00042863
0,00003759
0,00378955
0,00381389904002453
0,00053538
0,00029149
0,00345988
0,0035131706162525
0,00057312
0,00027549
0,00283135
0,00290187940772872
0,00036921
0,00033414
0,00345384
0,00348955245114613
0,00039166
0,00025487
0,00412837
0,00415473165552241
0,00024742
-0,00000414
0,00324818
0,00325759222561695
0,00073971
0,00004021
0,00331798
0,00339967336792816
0,00063622
0,00062488
0,00339041
0,00350572829393551
0,00023184
0,00008413
0,00080756
0,00084438190180747
0,00055824
-0,00068016
0,0000868
0,000884185366990429
-0,00009791
-0,00057783
0,00133214
0,00145535935651646
-0,00028174
-0,00013187
0,00008153
0,000321580884693105
0,00031586
0,00011477
-0,00012868
0,000359858631826444
0,00047846
-0,00018098
0,00202636
0,00208993123848609
0,00005818
-0,00031949
0,0010686
0,00111685483949348
0,00014483
-0,00066977
-0,00042822
0,000808046997519327
-0,00020492
-0,00044079
-0,00044858
0,000661446934303879
0,00047043
0,00005196
0,00036895
0,000600106931304747
0,00000787
0,00020931
0,00144673
0,00146181404627949
0,00014103
-0,00053726
0,00105307
0,00119058565143378
0,00019096
0,00063612
0,00569206
0,00573067722172519
-0,00002628
0,00053608
0,00143563
0,0015326793212215
0,000809
0,00058292
0,00306807
0,00322603940634643
0,0004132
-0,00007988
0,00639536
0,00640919219434088
-0,0003408
0,00048913
0,00653323
0,00656037247645284
0,00007412
0,00034327
0,00473541
0,00474841404422571
0,00006507
0,00032926
0,00261792
0,00263934677124852
-0,00027501
0,00145992
0,00319169
0,00352049456221708
-0,00042038
-0,00086569
0,00363197
0,00375730549748087
0,0001412
0,00027981
0,00541569
0,00542475153829187
0,00034759
0,00092346
0,00297176
0,0031312864253051
-0,00041958
0,00018872
0,00535049
0,00537023331475458
0,00171307
0,00463565
0,01556412
0,0163299017486879
-0,00361633
0,00121703
0,01395312
0,0144654264515154
-0,00170791
0,00182124
0,01204102
0,0122971555388269
0,00202626
-0,00148265
0,01402151
0,0142445331018675
0,00070363
0,00135893
0,01092549
0,0110321402122118
-0,00065805
0,00553785
0,00964292
0,0111394218230301
0,00322985
0,00432575
0,00785212
0,00952889461477038
-0,00251094
0,00463403
0,00997799
0,0112844733224285
0,00416722
0,00012586
0,01064792
0,0114350235502337
-0,00324872
-0,00233778
0,01088464
0,0115971886634822
-0,00263484
-0,00288812
0,01177223
0,0124043951135434
-0,0005867
0,00283868
0,01047205
0,0108658249679856
-0,0000108
0,00033694
-0,00244764
0,00247074619764961
0,00006453
0,00021145
-0,00222789
0,00223883207845073
0,00007824
0,00022389
-0,00237909
0,00239088215054611
0,000149
0,00037605
-0,00252385
0,00255605818106709
-0,00001167
0,00029781
-0,00212545
0,00214624432148346
0,00004944
0,00027403
-0,00225558
0,00227270277222958
0,00000116
0,00027824
-0,00208401
0,00210250244311392
0,00007762
0,00026948
-0,00209545
0,00211413221850006
0,00002615
0,00018065
-0,0023115
0,00231869586082349
0,00006914
0,00034862
-0,00213103
0,00216046409479537
0,00005548
0,00026619
-0,00231746
0,00233335723756565
0,00006937
0,00030347
-0,00235793
0,00237839023768178
0,00002782
0,00029005
0,00393194
0,00394272179065427
0,00006045
0,0003046
0,00377441
0,00378716334617349
0,00005476
0,00033833
0,00405445
0,00406891025324963
-0,00001496
0,00024927
0,0040155
0,00402325733510796
0,00000604
0,00019736
0,00386139
0,00386643507423828
0,00004937
0,00030002
0,00389165
0,00390350984625375
0,00006078
0,00041135
0,00403038
0,00405177318902478
0,00001062
0,00004101
0,00391967
0,0039198989162222
0,00006045
0,00025122
0,00385303
0,00386168433093644
0,00002821
0,00032249
0,00378171
0,00379554029464844
-0,00005458
0,00033064
0,00404638
0,00406023310788925
0,00014033
0,00021955
0,00385426
0,00386305770847395
-0,0000613
0,00003283
-0,00528485
0,00528530746706377
-0,00015532
0,00022217
-0,00558395
0,00559052604088381
0,0002793
0,00045606
-0,00565728
0,00568250087655075
0,00010009
0,00054623
-0,00537949
0,00540807709644565
-0,00000918
0,00040906
-0,00521893
0,00523494457476868
0,00016144
0,0004765
-0,00546254
0,0054856593382382
-0,00012506
0,00049291
-0,00579144
0,00581372320852137
0,00005009
0,00016548
-0,00581617
0,00581873921974512
-0,00035911
0,00035749
-0,00581041
0,00583246289832177
0,00013064
0,00020152
-0,00526073
0,00526620900201464
-0,00003502
0,00044362
-0,00565293
0,00567041821118161
0,00013686
0,0003896
-0,00564856
0,00566363389470047
0,00005674
0,00027069
0,00493989
0,00494762627082928
0,00010999
0,00040981
0,00522086
0,00523807418578622
0,00010344
0,00068235
0,00498113
0,00502871329795207
0,00006559
0,00024747
0,00451193
0,00451918751258454
-0,00000959
0,00034574
0,00459433
0,00460733070927191
0,00008384
0,00053353
0,00477636
0,00480679708913326
0,00002077
0,00055348
0,00526924
0,00529826968744514
-0,00004325
0,00049931
0,00479315
0,00481928085517954
0,00016051
0,00042451
0,00520805
0,00522778700816129
-0,00014208
0,00048931
0,004953
0,00497913847994811
0,0000768
0,0002033
0,00511518
0,00511979448439095
0,00016095
0,00034995
0,00486394
0,00487916819023489
-0,00028262
0,00064396
-0,00497796
0,00502738941276683
-0,00034838
0,00022896
-0,00485859
0,0048764421553116
-0,000159
0,00070921
-0,00490009
0,00495369981248359
0,00041058
0,00045742
-0,00536875
0,00540382138447414
-0,00013948
0,0002205
-0,00512789
0,00513452342213959
0,00021991
0,00048679
-0,00496146
0,00499013128522687
-0,00032882
0,00072063
-0,0046168
0,00468425793795559
0,00005973
-0,00004029
-0,00541983
0,00542030886443752
-0,00022903
0,00004841
-0,0052487
0,00525391758205246
-0,00034386
0,00059022
-0,00502733
0,00507352404911024
-0,00000357
0,00052926
-0,00541765
0,00544344196395994
-0,00000113
0,00050013
-0,00458178
0,00460899547213924
-0,00034365
0,00073351
0,00273956
0,00285680262464875
0,00014378
0,00047234
0,00304735
0,0030870892093524
-0,00009323
0,00037623
0,00312389
0,00314784522775501
-0,00007037
0,00019224
0,00111347
0,00113213232238992
-0,0004151
0,0004512
0,00154883
0,00166576223360358
0,00017224
0,00054549
0,00337887
0,00342695031107835
-0,00012046
0,00057806
0,00218248
0,00226094735135518
-0,00011004
0,00020276
0,00260003
0,00261024451346995
-0,00021723
0,0002632
0,00270868
0,00273009348838094
-0,00006878
0,00030025
0,00325946
0,00327398232165355
-0,00028352
0,00106356
0,00184652
0,00214969290234675
-0,00000262
0,00020394
0,00270172
0,00270940756373049
-0,00064023
0,00027416
-0,00350117
0,00356976883388827
-0,00020754
0,00045802
-0,00097761
0,00109935275689835
-0,0001545
0,00067504
-0,00268467
0,00277254436583078
-0,00005543
0,00032787
-0,00164741
0,00168063408566529
-0,00017869
0,00056667
-0,00169492
0,00179605089332123
-0,00054327
-0,00001162
-0,00097183
0,00111343202136457
-0,00010102
0,00080162
-0,00222143
0,00236380009935273
-0,00019427
0,00010472
-0,00225385
0,00226462953566361
-0,00070641
0,00041891
-0,00237724
0,00251510848549322
-0,00030056
0,00054333
-0,00131059
0,0014502378944849
-0,00014532
0,00065712
-0,0008307
0,00106910574163644
-0,00011732
-0,00029565
-0,00370578
0,00371940563978978
-0,00007585
0,00055939
-0,0003552
0,000666961344157216
-0,00052831
0,0004755
-0,00078126
0,00105620968263882
-0,00034491
0,00053368
0,00170729
0,00182170700020613
-0,00036523
0,00044498
-0,00300665
0,0030612651593418
-0,00020037
0,00083723
0,00022831
0,000890633294852601
0,00036281
0,00102631
-0,00311821
0,00330275292995101
-0,00019258
0,00076333
0,00144671
0,00164703660232552
0,00014501
-0,00019036
-0,00282287
0,00283299485820218
-0,00021024
0,00021263
0,00142105
0,00145216923152916
0,00001432
0,00081108
0,00046236
0,000933719764383297
-0,00026166
0,00049635
0,00012318
0,000574458519390217
-0,00116708
-0,00036101
-0,00019959
0,00123783686913906
-0,00862073
-0,00251649
0,00075557
0,00901224687177954
-0,00116265
-0,00051952
-0,00051877
0,00137505576825087
-0,0192615
-0,00803205
-0,00617808
0,0217643718480203
-0,00206218
-0,00048805
0,00154086
0,00262011997711937
-0,0067981
-0,00104806
-0,00523708
0,00864520678179533
0,00135505
-0,00266595
0,00175624
0,0034681160364959
0,00188377
-0,00128596
0,00038489
0,00231309810570153
-0,00053335
-0,00207105
-0,0052206
0,00564166417690738
-0,00779677
-0,01285441
0,00323782
0,0153788477212501
0,00381071
-0,00280626
0,00531696
0,00711805236938448
-0,0070774
-0,00498324
-0,00010976
0,00865646110805103
-0,00453144
-0,00351179
-0,00040179
0,00574700380039895
-0,01218654
-0,00986753
0,00544735
0,0165998050438853
-0,00674933
-0,01606438
0,01885406
0,0256728132217118
0,01249124
-0,00482977
-0,02017681
0,0242169654739523
-0,00927623
-0,01107426
-0,00362659
0,0148942885895433
-0,00042405
0,00398755
-0,00496606
0,0063829558457348
0,01731587
0,01063941
0,00637024
0,0212982712130022
-0,00600808
-0,00872185
0,04319137
0,0444709133612724
0,0141746
0,02312563
0,0314429
0,0415255344151872
0,00666152
-0,01623156
-0,03236338
0,0368134181212286
0,00641416
-0,00270686
0,0060559
0,00922726743815308
-0,00164404
0,00032044
-0,01138094
0,0115035361780107
-0,01392687
-0,02488663
-0,01272007
0,0312266271242781
0,00298029
-0,01948027
-0,03313003
0,0385481768123721
x_force, y_force, z_force are in eV/Ang.
In the last column I calculated F like this = ((x_force)^2+(y_force)^2+(z_force)^2)^(1/2), so it’s like vector force length, corresponding to : ase.neb — ASE documentation
def get_fmax(self, **kwargs):
"""Returns fmax, as used by optimizers with NEB."""
neb = NEB(self.images, **kwargs)
forces = neb.get_forces()
return np.sqrt((forces ** 2).sum(axis=1).max())
And here is a problem - there isn’t F=fmax value.
I just want to understand how fmax value is calculated.