10回ランダム注入（ensemble）で分布を作る手順

このリポジトリは「1回の注入 → vacancy_list / N_list → ヒストグラム」になっていたので、 注入位置 (x,y) を run ごとに変えた 10回分の結果をまとめてヒストグラム化できるようにしました。

何を変えたか

tools/run_ensemble_implantation.py
- 既存の LAMMPS 入力ファイル（テンプレ）を複製し、run ごとに
  - variable seed equal ...
  - variable x_pos equal ...
  - variable y_pos equal ... を書き換えた run_01 .. run_10 フォルダを作ります。
- さらに --lammps "..." を指定すれば各 run を連続実行もできます。
10Ncluster_implantation to C_0.5keV(final)/analysis3_graph_vacancy_list.py
- 複数の vacancy_list（フォルダ指定/ワイルドカード指定）をまとめ読みして 1枚の分布ヒストグラムを出せます。
10Ncluster_implantation to C_0.5keV(final)/analysis2_graph_N_list3.py
- 複数入力をまとめ読みできます。
- LAMMPS dump を直接渡す場合に --atom-type 3 のように type フィルタできるようにしました（dump に type 列がある前提）。

前提

Python でグラフを保存するために matplotlib が必要です。
- 例: python -m pip install matplotlib

1) 10回分の run フォルダを作る（注入位置をランダム化）

リポジトリルートで:

python tools/run_ensemble_implantation.py `
  --template-dir "10Ncluster_implantation to C_5keV" `
  --input "10atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" `
  --out "10Ncluster_implantation to C_5keV/runs" `
  --runs 10 `
  --seed 12345 `
  --x-range -20 20 `
  --y-range -20 20

WSL/Linux(bash) で実行する場合（重要）

bash では 改行継続にバッククォート ` は使いません（PowerShell 用です）。
bash の改行継続は バックスラッシュ \ です。
迷ったら、まずは「1行」で実行してください（スペース入りパスは必ずダブルクォート）。

1行版（bash）:

python3 tools/run_ensemble_implantation.py --template-dir "10Ncluster_implantation to C_5keV" --input "10atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" --out "10Ncluster_implantation to C_5keV/runs" --runs 10 --seed 12345 --x-range -20 20 --y-range -20 20

複数行版（bash）:

python3 tools/run_ensemble_implantation.py \
  --template-dir "10Ncluster_implantation to C_5keV" \
  --input "10atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" \
  --out "10Ncluster_implantation to C_5keV/runs" \
  --runs 10 \
  --seed 12345 \
  --x-range -20 20 \
  --y-range -20 20

例: C_7keV(final) に runs を作って、そのまま10回自動実行（WSL/bash）

python3 tools/run_ensemble_implantation.py --template-dir "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)" --input "10atoms_7keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" --out "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs" --runs 10 --seed 12345 --x-range -20 20 --y-range -20 20 --lammps "mpirun -np 8 lmp -in in.lmp"

これで 10Ncluster_implantation to C_5keV/runs/run_01/in.lmp のように生成されます。

そのまま LAMMPS も10回回す場合（任意）

LAMMPS のコマンド名は環境により違います（lmp, lmp_mpi, lammps など）。例:

python tools/run_ensemble_implantation.py `
  --template-dir "10Ncluster_implantation to C_5keV" `
  --input "10atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" `
  --out "10Ncluster_implantation to C_5keV/runs" `
  --runs 10 `
  --seed 12345 `
  --x-range -20 20 `
  --y-range -20 20 `
  --lammps "lmp -in in.lmp"

1b) 連続注入（noreset, 10回注入）をさらに ensemble で10回回す

例: N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)/1atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt

このタイプのテンプレは LAMMPS入力の中で variable m loop 10 のように「10回の連続注入」を自前で回す作りになっています。なので「10回連続注入」を さらに ensemble で10回（= 10注入×10run）やるには、テンプレを run_01 .. run_10 に複製して 各runで乱数の基準seed（例: 12345/67890）だけを変えて LAMMPS を実行するのが簡単です。

ポイント:

このテンプレは x_pos/y_pos を入力内で random(...) で決めます（Python側で x-range/y-range を渡す方式ではありません）。
12345+${m} / 67890+${m} の「12345/67890」を run ごとに変えると、10回注入の乱数系列が run ごとに変わります。

まずはこれ（おすすめ）: run_ensemble_implantation.py で一発

--template-style loop-random-xy を使うと、連続注入テンプレ内の

rnd_seed / rnd_seed_y の基準値
x_pos / y_pos の random(xmin,xmax,...) の範囲

を run ごとに差し替えた run_01..run_10 を作り、そのまま LAMMPS まで実行できます。

python3 tools/run_ensemble_implantation.py \
  --template-style loop-random-xy \
  --template-dir "N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)" \
  --input "1atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" \
  --out "N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)/runs_ensemble" \
  --runs 10 \
  --seed 12345 \
  --x-range -4.6 4.6 \
  --y-range -4.6 4.6 \
  --lammps "mpirun -np 8 lmp -in in.lmp"

PowerShell 例（run_01..run_10 を作って順に実行）

$templateDir = "N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)"
$templateIn  = "1atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt"
$outRoot     = "N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)/runs_ensemble"

New-Item -ItemType Directory -Force $outRoot | Out-Null

for ($i=1; $i -le 10; $i++) {
  $runDir = Join-Path $outRoot ("run_{0:D2}" -f $i)
  New-Item -ItemType Directory -Force $runDir | Out-Null

  # テンプレフォルダから必要ファイルをコピー（状況に応じて追加）
  Copy-Item -Force (Join-Path $templateDir "*.data")   $runDir -ErrorAction SilentlyContinue
  Copy-Item -Force (Join-Path $templateDir "*.zbl")    $runDir -ErrorAction SilentlyContinue
  Copy-Item -Force (Join-Path $templateDir "*.tersoff*") $runDir -ErrorAction SilentlyContinue

  # 入力ファイルを in.lmp として複製し、seed基準を run ごとに変更
  $text = Get-Content (Join-Path $templateDir $templateIn) -Raw
  $seedBaseX = 12345 + 1000*$i
  $seedBaseY = 67890 + 1000*$i
  $text = $text.Replace("variable        rnd_seed equal 12345+${m}",  "variable        rnd_seed equal $seedBaseX+${m}")
  $text = $text.Replace("variable        rnd_seed_y equal 67890+${m}","variable        rnd_seed_y equal $seedBaseY+${m}")
  Set-Content -Path (Join-Path $runDir "in.lmp") -Value $text -Encoding utf8

  # 実行（LAMMPSコマンドは環境に合わせて）
  Push-Location $runDir
  # 例: mpirun / lmp は環境で調整
  mpirun -np 8 lmp -in in.lmp
  Pop-Location
}

WSL/Linux(bash) 例（run_01..run_10 を作って順に実行）

template_dir="N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)"
template_in="1atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt"
out_root="N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)/runs_ensemble"

mkdir -p "$out_root"

for i in $(seq -w 1 10); do
  run_dir="$out_root/run_$i"
  mkdir -p "$run_dir"

  cp -f "$template_dir"/*.data "$run_dir" 2>/dev/null || true
  cp -f "$template_dir"/*.zbl "$run_dir" 2>/dev/null || true
  cp -f "$template_dir"/*.tersoff* "$run_dir" 2>/dev/null || true

  seed_base_x=$((12345 + 1000*10#$i))
  seed_base_y=$((67890 + 1000*10#$i))

  sed \
    -e "s/variable        rnd_seed equal 12345+\${m}/variable        rnd_seed equal ${seed_base_x}+\${m}/" \
    -e "s/variable        rnd_seed_y equal 67890+\${m}/variable        rnd_seed_y equal ${seed_base_y}+\${m}/" \
    "$template_dir/$template_in" > "$run_dir/in.lmp"

  (cd "$run_dir" && mpirun -np 8 lmp -in in.lmp)
done

調整したい場合:

位置の範囲はテンプレ内の random(-4.6,4.6,...) を基板サイズに合わせて調整してください。
各runが dump_all.xyz や final_data_run_*.data を出します（runフォルダ分けしているので上書きはしません）。

2) vacancy の深さ分布（10回分をまとめて）

run_* をフォルダ指定で渡せます:

python "10Ncluster_implantation to C_0.5keV(final)/analysis3_graph_vacancy_list.py" `
  "10Ncluster_implantation to C_5keV/runs/run_*" `
  --out "vacancy_depths_ensemble.png" `
  --surface-z 125 `
  --bin-width 1

Ubuntu/WSL(bash) 例（C_7keV(final) の runs から出す）:

python3 "10Ncluster_implantation to C_0.5keV(final)/analysis3_graph_vacancy_list.py" \
  "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_*" \
  --out "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/vacancy_depths_ensemble.png" \
  --surface-z 125 \
  --bin-width 1

2b) vacancy の深さ分布（2条件を重ね描き: 例 5keV vs 7keV）

analysis3_graph_vacancy_list2.py は、2つの vacancy_list（またはその親フォルダ）を指定して、深さ分布を 線グラフ2本で同じ図に重ね描きして保存します。

前提（あなたの想定）:

10Ncluster_implantation to C_5keV(final) と同じ階層に analysis3_graph_vacancy_list2.py を置く
- 例: 10Ncluster_implantation to C_5keV(final)/analysis3_graph_vacancy_list2.py
比較したい入力は
- 10Ncluster_implantation to C_5keV(final)/runs/run_01/vacancy_list
- 10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_01/vacancy_list

PowerShell 例（リポジトリルートで実行）:

python "10Ncluster_implantation to C_5keV(final)/analysis3_graph_vacancy_list2.py" `
  --a "10Ncluster_implantation to C_5keV(final)/runs/run_01/vacancy_list" `
  --b "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_01/vacancy_list" `
  --label-a "10cluster total 5keV" `
  --label-b "10cluster 7keV" `
  --surface-z 125 `
  --bin-width 1 `
  --out "vacancy_depths_5keV_vs_7keV_run01.png"

Ubuntu/WSL(bash) 例:

python3 "10Ncluster_implantation to C_5keV(final)/analysis3_graph_vacancy_list2.py" \
  --a "10Ncluster_implantation to C_5keV(final)/runs/run_01/vacancy_list" \
  --b "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_01/vacancy_list" \
  --label-a "10cluster total 5keV" \
  --label-b "10cluster 7keV" \
  --surface-z 125 \
  --bin-width 1 \
  --out "vacancy_depths_5keV_vs_7keV_run01.png"

補足:

--a / --b には vacancy_list ファイルだけでなく、run_01 のような フォルダも指定できます（その場合はフォルダ内の vacancy_list.xyz / vacancy_list / vacancy_list.txt を自動探索します）。
--bin-width は「線グラフの刻み（ヒストグラムのビン幅）」です。滑らかにしたい場合は大きく（例: 2〜5Å）、細かく見たい場合は小さく（例: 1Å）します。

3) N の深さ分布（10回分をまとめて）

注意:

このスクリプトは 引数なしで実行すると「スクリプトと同じフォルダ」にある N_list を探します。
runs 配下のデータで分布を作る場合は、必ず run_*/... の 入力パターンを引数として渡してください。

dump_run_1_min0K.lammpstrj を直接読む例（N が type=3 の場合）:

python "10Ncluster_implantation to C_0.5keV(final)/analysis2_graph_N_list3.py" `
  "10Ncluster_implantation to C_5keV/runs/run_*/dump_run_1_min0K.lammpstrj" `
  --atom-type 3 `
  --out "nitrogen_depths_ensemble.png" `
  --surface-z 125 `
  --bin-width 5 `
  --max-depth 250

Ubuntu/WSL(bash) 例（C_7keV(final) の runs から出す）:

python3 "10Ncluster_implantation to C_0.5keV(final)/analysis2_graph_N_list3.py" \
  "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_*/dump_run_1_min0K.lammpstrj" \
  --atom-type 3 \
  --out "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/nitrogen_depths_ensemble.png" \
  --surface-z 125 \
  --bin-width 5 \
  --max-depth 250

補足:

パスにスペースがあるので、run_*/... の引数はダブルクォートで囲んでOKです。その場合でもスクリプト側でワイルドカードを展開して読み込みます。
--max-depth 250 を付けると、基板厚（例: 250Å）より深い値（底から抜けた原子など）を描画から除外できます。

事前確認（ファイルが本当にあるか）:

ls "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_01"
ls "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_01/dump_run_1_min0K.lammpstrj"

よくある調整ポイント

--x-range/--y-range は「基板の有効領域（表面の中央付近）」に合わせて調整してください。
--surface-z は基板モデルの表面 z に合わせてください（いまは既存スクリプトと同じ 125 Å をデフォルトにしています）。

エラー対処

FileNotFoundError: テンプレ入力が見つかりません

原因はほぼ次のどれかです:

--template-dir のフォルダ名が実際と違う（例: ...final が付いている等）
--input のファイル名が実際と違う（keV値や _filedata の有無など）
実行しているカレントディレクトリがリポジトリルートではない

bash/WSL なら、まず次で「存在する名前」を確認してコピペしてください:

pwd
ls
ls "10Ncluster_implantation to C_5keV"

その上で、--template-dir と --input を 実在する名前 に合わせます。

分布（グラフ出力）でエラーが出る

まず、どのエラーでも共通で次を確認してください:

# リポジトリルートにいるか確認
pwd
ls

# runフォルダに必要ファイルがあるか確認（例: run_01）
ls "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs/run_01"

よくある原因:

ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'
- 対処: python3 -m pip install --user matplotlib
...入力が見つかりません（vacancy_list / dump が無い）
- N分布: 各runに dump_run_1_min0K.lammpstrj があるか確認
- vacancy分布: 各runに vacancy_list（または vacancy_list.xyz 等）が必要です（OVITO等でrunごとに出力）
パスにスペースがある
- 対処: 文字列は必ずダブルクォートで囲む（例: "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/..."）

こちらで原因を特定するため、エラーが出たときは「実行したコマンド」と「Traceback全文」をそのまま貼ってください。

付録: 「run_01..run_10」で何を変えているか（run10まで回る仕組み）

2つのコマンド例は、どちらも tools/run_ensemble_implantation.py がテンプレート入力を複製して run_01 〜 run_10 を作り、各 run で 変数（seed / 注入位置 or 乱数基準seed）だけを差し替えることで実現しています。

共通の仕組み（どのテンプレでも同じ）:

--runs 10 により run_01〜run_10 の 10フォルダを作ります（run_{i:02d} 形式）。
それぞれの run フォルダに
- テンプレフォルダから *.data, *.zbl, *.tersoff*（--copy で変更可）をコピー
- 入力ファイルをパッチして in.lmp として保存
- 実際に差し替えた値を run_params.txt に保存
--lammps "..." を付けると、各 run フォルダをカレントにして、そのコマンドを run_01 → run_02 → … → run_10 の順に逐次実行します。

つまり「run10までやってる」のは、LAMMPS 側ではなく Python 側の --runs 10 の for ループです。

A) 10クラスターを10回（template-style: simple / デフォルト）

例（あなたのコマンド）:

python3 tools/run_ensemble_implantation.py --template-dir "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)" --input "10atoms_7keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" --out "10Ncluster_implantation to C_7keV(final)/runs" --runs 10 --seed 12345 --x-range -20 20 --y-range -20 20 --lammps "mpirun -np 8 lmp -in in.lmp"

このケースでは、各 run_XX/in.lmp の中で次の行を runごとに直接書き換えます:

variable seed equal ...
variable x_pos equal ...
variable y_pos equal ...

runごとの値の決まり方（実装）:

乱数生成器は random.Random(--seed) で初期化され、x_pos/y_pos はそこから一様乱数で作られます。
- --seed 12345 を固定すると、毎回同じ run_01..run_10 が再現されます。
seed は seed_i = (--seed) + i（i は 1..10）になります。
- 例: run_01 は 12346、run_10 は 12355。

ここでいう「10回」は **10回の独立な単発注入（初期状態から開始）**です。（テンプレ側が「前runの最終構造を読み込む」作りでない限り、run間で状態は引き継がれません）

B) 10連続照射を10回（template-style: loop-random-xy）

例（あなたのコマンド）:

python3 tools/run_ensemble_implantation.py \
  --template-style loop-random-xy \
  --template-dir "N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)" \
  --input "1atoms_5keV_N_implantation_to_C_ZBL_potential_filedata.txt" \
  --out "N_implantation_to_C_random_5keV_noreset_10_10(final)/runs_ensemble" \
  --runs 10 \
  --seed 12345 \
  --x-range -4.6 4.6 \
  --y-range -4.6 4.6 \
  --lammps "mpirun -np 8 lmp -in in.lmp"

このケースは「連続注入（noreset）」テンプレが、LAMMPS 入力内部で注入ループ（例: variable m loop 10）を回し、注入位置も入力内部の random(...) で決める前提です。そのため Python は x_pos/y_pos を数値に固定せず、テンプレ内の次の行を runごとに差し替えます:

variable rnd_seed equal ...（連続注入ループで使う乱数seedの“基準値”）
variable rnd_seed_y equal ...
variable x_pos equal random(xmin,xmax,${rnd_seed})（random の範囲だけ）
variable y_pos equal random(ymin,ymax,${rnd_seed_y})

runごとの値の決まり方（実装）:

seed_x_base = (--seed) + 1000*i
seed_y_base = (--seed) + 50000 + 1000*i
x_pos/y_pos の範囲は --x-range/--y-range をそのまま random(xmin,xmax,...) に反映

注意:

この loop-random-xy では、Python 側の乱数（random.Random(...)）は注入位置の生成に使いません。 --seed は「テンプレ内で使う rnd_seed の基準値」を runごとにずらすための元になります。

具体例（デフォルト値での run1 / run2）

例として、コマンドが次だとします（あなたの例と同じ値）:

--runs 10
--seed 12345
--x-range -4.6 4.6
--y-range -4.6 4.6

このとき Python が各 run の in.lmp に書き込むのは、概ね次の形です（${m} はテンプレ側の loop 変数）:

variable rnd_seed equal seed_x_base+${m}
variable rnd_seed_y equal seed_y_base+${m}
variable x_pos equal random(-4.6,4.6,${rnd_seed})
variable y_pos equal random(-4.6,4.6,${rnd_seed_y})

そして seed_x_base / seed_y_base は run 番号 i（run_01 なら i=1）から次で決まります:

seed_x_base = 12345 + 1000*i
seed_y_base = 12345 + 50000 + 1000*i

なので具体的には:

run_01（i=1）
- seed_x_base = 13345
- seed_y_base = 63345
- もしテンプレが variable m loop 10（m=1..10）なら
  - x側 seed: rnd_seed = 13345+${m} → 13346, 13347, …, 13355
  - y側 seed: rnd_seed_y = 63345+${m} → 63346, 63347, …, 63355
  - 各 m ごとに x_pos=random(-4.6,4.6,<その時のseed>)、y_pos=random(-4.6,4.6,<その時のseed>) が1回ずつ決まり、合計10回の (x,y) が生成されます。
run_02（i=2）
- seed_x_base = 14345
- seed_y_base = 64345
- m=1..10 のとき
  - x側 seed: 14346..14355
  - y側 seed: 64346..64355

ポイント:

run_01 と run_02 は「基準seed」が違うので、同じ m=1..10 を回しても (x,y) の系列が別物になります。
--x-range/--y-range は範囲を変えるだけで、「10回回す」はテンプレ内の loop 回数（例: loop 10）で決まります。

「連続照射」は2通りある（意味が違う）

連続照射（10回照射）をやりたいとき、次の2パターンは物理的な意味が変わります。

同一run内で連続（テンプレ内で loop 10）

1つの run フォルダで LAMMPS を1回走らせ、その入力の中で注入を10回繰り返します。
noreset テンプレなら、照射ダメージが蓄積した状態で次の注入が行われます。

run を分けて実行（run_01..run_10 を別々に走らせる）

template-style simple の 10回は、基本的に 初期状態からの単発注入×10回の独立試行です。
template-style loop-random-xy の 10回は、「10連続照射」を1セットとしてそれを独立に10回（= 10照射×10run）やる、という意味になります。

（重要）runを分けて「連続照射を繋ぐ」

「run_01 の最終構造を run_02 が読み、さらに1照射…」のように、run間で状態を引き継いで連続照射したい場合、現状の tools/run_ensemble_implantation.py はその“チェーン”を自動生成しません。
実現するには、テンプレ入力側で read_data / read_restart の参照先を前runの出力に向ける（または手動で run を1つのフォルダで連続実行する）必要があります。

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10回ランダム注入（ensemble）で分布を作る手順

何を変えたか

前提

1) 10回分の run フォルダを作る（注入位置をランダム化）

WSL/Linux(bash) で実行する場合（重要）

例: C_7keV(final) に runs を作って、そのまま10回自動実行（WSL/bash）

そのまま LAMMPS も10回回す場合（任意）

1b) 連続注入（noreset, 10回注入）をさらに ensemble で10回回す

まずはこれ（おすすめ）: run_ensemble_implantation.py で一発

PowerShell 例（run_01..run_10 を作って順に実行）

WSL/Linux(bash) 例（run_01..run_10 を作って順に実行）

2) vacancy の深さ分布（10回分をまとめて）

2b) vacancy の深さ分布（2条件を重ね描き: 例 5keV vs 7keV）

3) N の深さ分布（10回分をまとめて）

よくある調整ポイント

エラー対処

FileNotFoundError: テンプレ入力が見つかりません

分布（グラフ出力）でエラーが出る

付録: 「run_01..run_10」で何を変えているか（run10まで回る仕組み）

A) 10クラスターを10回（template-style: simple / デフォルト）

B) 10連続照射を10回（template-style: loop-random-xy）

具体例（デフォルト値での run1 / run2）

「連続照射」は2通りある（意味が違う）

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10回ランダム注入（ensemble）で分布を作る手順

何を変えたか

前提

1) 10回分の run フォルダを作る（注入位置をランダム化）

WSL/Linux(bash) で実行する場合（重要）

例: C_7keV(final) に runs を作って、そのまま10回自動実行（WSL/bash）

そのまま LAMMPS も10回回す場合（任意）

1b) 連続注入（noreset, 10回注入）をさらに ensemble で10回回す

まずはこれ（おすすめ）: run_ensemble_implantation.py で一発

PowerShell 例（run_01..run_10 を作って順に実行）

WSL/Linux(bash) 例（run_01..run_10 を作って順に実行）

2) vacancy の深さ分布（10回分をまとめて）

2b) vacancy の深さ分布（2条件を重ね描き: 例 5keV vs 7keV）

3) N の深さ分布（10回分をまとめて）

よくある調整ポイント

エラー対処

FileNotFoundError: テンプレ入力が見つかりません

分布（グラフ出力）でエラーが出る

付録: 「run_01..run_10」で何を変えているか（run10まで回る仕組み）

A) 10クラスターを10回（template-style: simple / デフォルト）

B) 10連続照射を10回（template-style: loop-random-xy）

具体例（デフォルト値での run1 / run2）

「連続照射」は2通りある（意味が違う）