計算物理春の学校　実習用資料

このリポジトリについて

2024年3月開催の計算物理春の学校での、南谷担当分の「材料科学へのパーシステントホモロジー応用」実習用資料です。

必要なもの

• Jupyter notebookが使える環境　(VSCodeのJupyter拡張などなど)
• python3の仮想環境

pythonの仮想環境で必要なパッケージ

• numpy
• ase
• tqdm
• matplotlib
• scikit-learn
• homcloud

この中で一番仮想環境の構築でOS依存性があるのはhomcloudです。 詳細については、homcloudの公式サイトを参照してください。 M1, M2 Macで、miniforgeを使っている場合、バッドノウハウかもしれませんが、 私はcondaとpipの両方を使ってhomcloudをインストールしています。 自分のM1 MacBook Proで今回の実習用にhomcloud-test という仮想環境を作ったときのコマンドのメモを書いておきます。

conda create -n homcloud-test python=3.11
conda activate homcloud-test
conda install cgal
pip install homcloud
conda install jupyter ase tqdm

使い方

1. このリポジトリをクローンしてください。

   git clone git@github.com:eminamitani/spring_school_2024.git
   

2. spring_school_2024 ディレクトリに移動してください。

   cd spring_school_2024
   

3. ph_sample.ipynbはJupyter notebook形式の実習サンプルです。 このコードでは、アモルファスカーボンの構造データを読み込み、パーシステントホモロジーの計算を実行し、 その結果からエネルギーを予測する回帰モデルを構築しています。

sage_sample中のsage_PH.ipynbはSagemathを使ってホモロジー群などを計算するサンプルです。 Sagemathが動く環境であれば実行できます。