任杰
- 作品数：6 被引量：29H指数：3
- 供职机构：中国科学院计算机网络信息中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>
- 支撑材料基因工程的高通量材料集成计算平台被引量：16
- 2017年
- 总结材料计算和数据管理面临的挑战,阐述高通量材料集成计算的内涵,介绍我们在国内率先研制出的高通量材料集成计算平台和软件框架Mat Cloud.平台支持与不同高性能计算集群的动态绑定,基于图形化界面的第一性原理计算流程设计、持久化、解析和执行;大批量计算作业的生成、提交、运行监控,及容错和纠错的自动流程实现;支持数据的提取、规范化加工、及自动存储等.Mat Cloud形成了一个高通量材料集成计算软件框架,支持个性化插件的快速研发.
- 杨小渝王娟王娟宋健龙任杰曾雉宋健龙王宗国张平林海青
- 关键词：材料信息学MATCLOUD
- 一种图形化及网络化的高通量第一性原理计算工作流系统
- 本发明涉及一种图形化及网络化的高通量第一性原理计算工作流系统，包括：前端的工作流设计器，用户不需下载任何客户端软件，通过浏览器便可基于图形化方式构建第一性原理计算流程、设置流程所涉及的计算参数、启动所述流程以及监控所述流...
- 杨小渝任杰孙雪娇刘海东张明明赵旭山王宗国宋健龙
- 文献传递
- 一种高通量材料计算数据自动采集和加工方法及系统
- 本发明涉及一种高通量材料计算数据自动采集和加工方法及系统，以快速获取目标材料物理化学性质并自动存储。该方法包括：构建第一性原理的计算流程；根据计算流程，对获取的所述目标材料大量晶体结构数据进行第一性原理计算；自动采集得到...
- 杨小渝任杰王宗国赵旭山张明明刘海东宋健龙
- 文献传递
- 基于混合学习算法的材料计算数据误差估计被引量：1
- 2018年
- 鉴于低误差的基于密度泛函理论的材料计算模拟数据在新材料设计与发现中的重要性,提出一种基于BP神经网络和粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)混合学习算法的材料计算数据误差估计建模方法。结合PSO的全局搜索和BP算法的局部搜索优点,将不含速度项的简化PSO算法和BP算法相结合,提出一种PSO和BP混合的学习方法(tsPSO-BP),用于训练材料计算模拟数据误差估计神经网络模型,并以立方晶系二元合金弹性常数计算模拟数据误差估计为应用实例。应用结果表明ts PSO-BP训练后的弹性常数计算模拟误差预测神经网络模型预测的C_(11),C_(12)和C_(44)的计算模拟数据误差的准确率分别达到88.19%,87.83%和88.26%。
- 王娟杨小渝杨小渝王宗国任杰
- 关键词：神经网络粒子群优化BP算法
- 一个高可用的高通量材料计算任务管理系统被引量：5
- 2015年
- 我们设计与实现了一种高可用的高通量第一性原理材料计算任务管理系统。该系统支持第一性原理计算任务的自动化流程管理,包括计算任务动态管理、状态监控、容错、纠错处理等功能。尤其是实现了计算任务在自动流程中计算出错的情况下的纠错处理,能够有效的提高任务的成功率与高通量计算平台的可用性。在整个过程中不需要人工干预,实现整个计算自动流程化。该系统在结构推演的测试案例中进行了测试,如当能量不收敛时,能够自动调整相关计算参数,使能量计算能够收敛,取得了预期的效果。
- 刘一骏杨小渝任杰王宗国
- 关键词：高可用系统纠错方法
- 基于材料基因组计划的计算和数据方法被引量：13
- 2016年
- 材料基因组计划的核心理念,是通过计算、数据和实验"三位一体"的方式,变革传统的主要基于经验和实验的"试错法"材料研发模式,把发现、开发、生产和应用新材料的速度提高到目前的两倍。它旨在建立一个新的以计算模拟和理论预测优先、实验验证在后的新材料研发文化,从而取代现有的以经验和实验为主的材料研发的模式。本文论述如何通过计算和数据的方法加快新材料研发,介绍帮助加快新材料发现的高通量集成计算基础平台和软件框架MatCloud。
- 杨小渝任杰王娟赵旭山王宗国宋健龙
- 关键词：材料信息学
