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从0开始学习VASP (10)AIMD 活用VASPKIT 快速计算扩散系数
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from matplotlib import pyplot as plt import math import numpy as np from scipy import stats def get_slopandinter(x,y): gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y) #print(f"intercept: {intercept}") #print(f"slope: {gradient}") mn=np.min(x) mx=np.max(x) x1=np.linspace(mn-2,mx+2,500) y1=gradient*x1+intercept return x1,y1,gradient,intercept,std_err def calculate_Ea_D0(a,b): #print(a,b) #log10 D 300K #print(f"D0: {D}") Ea = (-2.303*1.38e-23*1000*a/1.602e-19) D0 = math.e**b #cm2/s return Ea,D0 DT = [0.2577E-04,0.3368E-04,0.4236E-04,0.5145E-04] T = [600,700,800,900] x33,y33,gradient98,slopee98,err = get_slopandinter([1000/i for i in T],[math.log(i) for i in DT]) ax1=plt.subplot(111) ax1.scatter([1000/i for i in T],[math.log(i) for i in DT],s=50, color = 'red') ax1.plot(x33,y33,'--',linewidth=2,label ="fit") ax1.set_ylabel("logD (cm$^{2}$/s)",fontsize=29,fontname="Arial") ax1.set_xlabel('1000/T (K$^{-1}$)',fontsize=29,fontname="Arial") Ea,D0 = calculate_Ea_D0(gradient98,slopee98) print(f"Ea is {Ea:.2f} eV") print("D0 is: {:.2e}".format(D0)) plt.show()
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