准备开启一个《我的第X篇论文》系列，目的是自己写得开心，可能含有大量专业词汇。按照只看一作的评价标准，以及发文章的速度，不会频繁更新。

时至2018年3月，那时我刚刚结束了一个失败的课题，对molecular dynamics (MD)有了初步了解。大三下学期是一个“无课学期”，我的课表上只有4学分的课，有大量富余时间。开学后，导师告诉我暂缓force matching的project，先开始基于hidden Markov Model (HMM)分析MD轨迹的课题。这个project来自前一年申请的国自基金项目，然而当时我尚未入组，这个课题迟迟未能完成。

老师给了我Liping Wang的两篇文章用作参考，很快，我google到一个名叫hmmlearn的library。基于上一个课题的部分代码，很快，我便有了思路。解决了几个关键问题后，3月11日，第一版Python程序出炉，能够分析LAMMPS的bond文件，并生成每个原子的路径，计算出轨迹的所有反应，生成一个reaction matrix。

但是，由于这一版程序是串行的，分析10GB的MD轨迹文件有点力不从心。我尝试用multiprocessing实现并行，速度的确大大提升了，但是出现了超算上64GB内存全部用光，子进程全部挂掉的情况。无数次debug+Stackoverflow后，我终于确认原因：I/O比程序运行得慢，导致进程全堵塞在内存里。解决方法是用Semaphore。解决了这个问题后，我的程序终于可以正常分析轨迹了。测试了甲烷和RP-3的表现后，4月6日，我把程序传到了GitHub上。

程序仍有待进一步完善。一方面，reaction matrix仍然不够直观。关于这一点，我找到了networkx这个package，可以用力引导的方式生成reaction network的图像。另一方面，目前的程序不能识别同分异构体。我发现OpenBabel和RDKit可以生成SMILES，不过痛苦的是，他们的安装过程的极其繁琐。在尝试安装的过程中，我发现了Anaconda这个宝藏，可以跳过C++程序的编译过程。之后，我用RDKit实现了这一功能。到了4月底，这一课题算是基本成功了，我把主要精力转移到了深度学习的课题中。

剩下的精力用于画图，同时我对程序进行了各种优化。借助OpenBabel的力量，我实现了读取坐标，并转化为化学键的信息。此外，我也深入理解了HMM的原理。端午节回家的时候，我用这三天假期写出了文章，并把程序命名为ReacNetGenerator，同时创建了相应的setup.py。不过，因为种种原因，进一步修改文章的工作被搁置下来。

9月至11月的专业实习虽然极其可恶，但是我因此拥有了大量空闲时间，又对程序进行了完善：首先，实现了conda编译和安装，大大简化了安装步骤。其次，读取坐标时实现了周期性边界条件。虽然OpenBabel本身不支持周期性边界条件，但是可以用奇技淫巧实现。第三，实现了命令行和GUI运行程序。最后，利用我的一点前端的知识，以及OpenBabel生成的图像，将结果展示到了网页上。

12月，为了申请学校，初步修改后的论文被传到了preprint网站ChemRxiv上。这篇论文成为我申请时提供的论文之一。

到了2019年的寒假，除了修bug外，我又做了几个方面的优化。第一，大大增快了计算速度。我发现，计算时的主要瓶颈是中间缓存文件的I/O。于是，我先用lz4+base64压缩数据后，再存入临时文件。另一方面，我用Cython重写了部分函数。第二，了解了前端的最新动向后，我将前端用到的library全部调用nodejs和yarn安装，可以很方便地更新library。之后，我还用前端实现了绘制network的功能，以及筛选物种的功能。另外，我还做了一个可视化的进度条，并且完善了软件的官网。

7月底，那时已经毕业了，我借着这个软件获得了中国大学生计算机设计大赛一等奖。不过这篇文章因为种种原因仍然难产，直到9月中旬，来到Rutgers开始rotation后，这篇文章被投到PCCP。之后的事情平淡无奇：10月上旬审稿意见出来，大修，修回后，11月下旬被接受。

最后，我的第一篇文章终于在新年第二天见刊了。虽然档次不算高，花费的时间和精力也不是很多，但作为第一篇文章，具有很大的纪念意义，我也因此大大提升了技术，为之后的课题奠定了基础。

Zeng, J; Cao, L; Chin, CH*; Ren, H*; Zhang, J ZH; Zhu, T*, ReacNetGenerator: an automatic reaction network generator for reactive molecular dynamics simulations, Phys. Chem. Chem. Phys., 2020, 22 (2), 683–691, DOI: 10.1039/C9CP05091D