Kynetix支持KMC连续计算

由于KMC的计算经常会需要在已经算完的作业的基础上继续跑作业以达到TOF或者覆盖度稳定,因此使程序能够进行连续的作业计算。

关于连续计算这里其实是很早以前就加进来的功能，但是由于这里也算是一个比较重要而且比较复杂的更新，在这里记一下以免自己忘记。

这部分比较难处理的是关于连续作业的起始时间start_time和起始步数start_step的设定。然后再KMCAnalysisPlugin类（或者子类）中将新的KMC循环的time和step进行相应的“平移处理”。
这里我写了个装饰器来处理，对KMCAnalysisPlugin的setup()方法进行装饰，使其能够在进行on-the-fly分析的时候能够先把time和step处理完毕。

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def reset_step_and_time(func):
    '''
    Decorator function to decorate analysis plugin methods.
    '''
    def wrapped_func(self, step, time, configuration):
        step = step + self.step_base
        time = time + self.time_base
        func(self, step, time, configuration)

    return wrapped_func

...

class KynetixPlugin(KMCAnalysisPlugin):
    ...

    @reset_step_and_time
    def setup(self, step, time, configuration):
        ...

关于如何获取起始的time和step，我是在model.py的load()函数来从文件中读取的，也就是说连续计算需要三个文件（均为程序自动生成，有auto_前缀）:

  • auto_coverages.py, 存储上次作业的体系时间列表和KMC步数列表，若只是进行TOFAnalysis，则不需要此文件
  • auto_TOFs.py, 存储上次作业的KMC步数和相应的TOF
  • auto_last_types.py, 上次作业的最后一次表面的configuration

model.py中的读取部分代码不贴了，传送门： Kynetix/model.py at master · PytLab/Kynetix

这里有两个变量容易混淆：start_time和tof_start_time，其中

  • start_time就是上次作业停止时候体系的时间（体系到模拟结束时候体系真实推进的时间）
  • tof_start_time就是第一次作业进行TOF统计的时刻，需要这个变量是为了在后续作业统计TOF的时候是使用的同一个起点，不然这连续作业对于统计TOF也没有任何意义了。

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