基于原子模拟环境（ASE）开发了Python库ASE-MC，集成ab initio方法和机器学习势能（MLIPs）实现透明、可复现的蒙特卡洛（MC）模拟框架，支持正则系综、等温等压系综及巨正则系综计算，可自定义MC转移步骤并简化复杂工作流为单一Python脚本。 在模拟领域，人们越来 ...