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。
- Jupyter notebookが使える環境 (VSCodeのJupyter拡張などなど)
- python3の仮想環境
- 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
- このリポジトリをクローンしてください。
git clone [email protected]:eminamitani/spring_school_2024.git
- spring_school_2024 ディレクトリに移動してください。
cd spring_school_2024
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。