출력과 분석

NOTE 31-07-00 · 출력과 분석

1. 일반 사항

A. 목적

1. 이 노트는 LAMMPS가 내보내는 결과의 종류와 각 출력 명령의 설정을 다룬다.
2. 이 노트는 compute 결과를 파일로 꺼내 g(r)와 MSD를 얻는 과정을 확인한다.

B. 적용 범위

1. LAMMPS의 출력은 대략 다음과 같이 나눌 수 있다.

2. 시각화·분석은 LAMMPS 밖의 후처리 도구가 맡는다(2.C).

C. 결과 요약

1. compute 결과는 그 자체로는 어디에도 저장되지 않는다. thermo_style 이나 fix ave/time 으로 꺼내야 한다.
2. LJ 액체(NPT, T = 1.0, P = 0.5)의 g(r) 첫 피크는 r ≈ 1.09 σ 에서 g(r) ≈ 2.41 이다(4.A).
3. 같은 실행의 MSD 로부터 자기확산계수 D ≈ 0.117 (LJ 단위) 을 얻는다(4.B).

2. 준비 정보

A. 필요한 개념

1. 입력 스크립트의 4단계 구조(NOTE 31-02-00).
2. fix 와 run 으로 시뮬레이션을 진행하는 방법(NOTE 31-06-00).
3. 온도, 압력, 에너지 같은 열역학 출력량의 의미.

B. 참조 자료

C. 사용 프로그램

1. LAMMPS는 트라젝토리를 남기는 데까지만 하고, 시각화·분석은 외부 도구에 맡긴다.
2. 자주 쓰는 도구는 다음과 같다.

D. 관련 파일

3. 절차

A. thermo: 화면과 log에 찍히는 열역학

1. thermo N 으로 N 스텝마다 한 줄을 출력한다.
2. thermo_style 로 표시할 열을 정한다.

thermo          100
thermo_style    custom step temp pe ke etotal press density

3. 기본 컬럼은 step temp epair emol etotal press 정도이다. custom 에서는 아래 컬럼들을 자유롭게 섞는다.

4. 평형화를 지켜보거나 성능을 점검할 때는 thermo 출력부터 본다.

B. dump: 좌표·속도 트라젝토리

1. 트라젝토리 출력을 설정한다.

dump            1 all custom 1000 traj.lammpstrj id type x y z

2. 각 인자의 의미를 확인한다.
   1. 1: dump의 ID (취소할 때 undump 1)
   2. all: 출력 대상 그룹
   3. custom: dump style
   4. 1000: 매 1000 step
   5. traj.lammpstrj: 파일명
   6. id type x y z: 출력 컬럼
3. 용도에 맞는 dump style을 아래 표에서 고른다.

4. dump_modify 로 설정을 더한다.

dump_modify     1 sort id           # 원자 ID 순으로 정렬
dump_modify     1 element Cu C O H  # type → 원소 매핑 (OVITO에서 색깔 자동)

C. compute: 시뮬레이션 중 계산

1. 시뮬레이션 도중에 계산할 양을 compute 로 정의한다.

compute         myT  all temp
compute         myKE all ke
compute         myPE all pe
compute         myRDF all rdf 100 1 1 1 2
compute         myMSD all msd

2. 필요한 양에 맞는 compute style을 아래 표에서 고른다.

3. thermo_style custom ... c_myT 나 3.D 의 fix ave/time 으로 compute 결과를 꺼낸다.

D. fix ave/*: 시간 평균을 자동으로

1. 시간 평균 출력을 설정한다.

fix             1 all ave/time 10 100 1000 c_myT c_myPE file thermo_ave.txt

2. 위 명령은 "1000 스텝마다, 직전 100개 sample을 10 스텝 간격으로 모아 평균하라"는 뜻이다.
   1. Nevery (10): sampling 간격
   2. Nrepeat (100): 평균에 쓸 sample 개수
   3. Nfreq (1000): 출력 주기
3. 원자별 양의 시간 평균에는 fix ave/atom 을 쓴다.
4. 공간 chunk별 시간 평균에는 fix ave/chunk 를 쓴다.

# 밀도 프로파일 (z축 슬라이스)
compute         cc all chunk/atom bin/1d z 0.0 1.0 units box
fix             dens all ave/chunk 10 100 1000 cc density/mass file dens.txt

E. restart: 중간 저장

1. 중간 저장 주기를 설정한다.

restart         50000 sim.restart

2. 50000 스텝마다 sim.restart.50000 같은 파일이 남는지 확인한다.
3. 다음 실행은 아래 명령으로 이어서 시작한다.

read_restart    sim.restart.50000

4. 오래 걸리는 시뮬레이션이라면 restart를 늘 켜 둔다.

F. 분석을 위한 출력 설정 점검

1. dump_modify sort id 를 켜 둔다. 후처리 도구에서 원자를 추적하기 쉽다.
2. dump_modify에 element 매핑(element Cu C O H 식)을 넣는다. OVITO/VMD가 원자 색을 알아서 입힌다.
3. thermo와 dump의 주기는 따로 둔다.
   1. thermo는 자주(100) 찍는다.
   2. dump는 드물게(1000–10000) 찍는다. 디스크를 아끼면서도 진단에 필요한 정보는 남는다.

4. fix ave/time은 평형화가 끝난 뒤에 건다. unfix 후 새로 등록하거나 start 옵션을 쓴다.
5. restart는 항상 켜 둔다. 시뮬레이션이 4시간을 넘으면 사실상 필수다.

4. 시험 및 검사

A. g(r) (동경 분포 함수)

1. 6장에서 돌린 LJ NPT production 5000 step 에 다음 두 줄을 더한다.

compute         rdf1 all rdf 100              # 100 bin 까지의 g(r)
fix             rdfavg all ave/time 10 100 1000 c_rdf1[*] file rdf.dat mode vector

2. 결과 파일 rdf.dat 를 그린다. LJ 액체의 전형적인 동경 분포 함수가 나와야 한다.
3. 첫 피크가 r ≈ 1.09 σ 에서 g(r) ≈ 2.41 인지 확인한다.
4. 두 번째 피크가 ~ 2.1 σ 부근에 보이는지 확인한다. 이는 액체 특유의 진동 구조다.

B. MSD 와 자기확산계수

1. 같은 production 단계에서 MSD 도 함께 계산한다.

compute         msd1 all msd
fix             msdavg all ave/time 1 1 100 c_msd1[1] c_msd1[2] c_msd1[3] c_msd1[4] file msd.dat

2. ⟨Δr²(t)⟩ 가 시간에 따라 선형으로 늘어나는지 확인한다. 이는 정상 확산(normal diffusion) 거동이다.
3. Einstein 관계 ⟨Δr²(t)⟩ = 6 D t 에 직선을 맞춘다. 그 기울기로 자기확산계수 D 를 추정한다.
4. 이 5000-step 데이터로 fit 한 값이 D ≈ 0.117 (LJ 단위) 인지 확인한다.