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在讲授“分子点群”这部分内容时，如果能够展示分子的立体图形，则可让学生对分子的空间立体结构有更直观的感受。在实际讲课过程中，我们可以退出当前讲课PPT，打开Chem3D、GaussView等程序，展示分子的立体结构。这样做还有个好处是可以拖动分子，从不同的角度进行观察。但这样做也有个缺点，就是这些专业软件在一般教室自带的电脑上是没有的，那就需要老师上课时自带笔记本电脑。

在PPT中插入分子3D模型，让分子动起来

最常见的Spin-flip方法为SF-CIS和SF-TDDFT，它们一般以高自旋三重态为参考态波函数，将一个alpha电子翻转为beta电子，产生满足<

Spin-flip方法中RODFT难收敛解决办法

【小编注】从这一篇开始，小编将发一些与“结构化学”课程相关的小短文，来自自己在教学过程中的一些思考。另一方面，也由于本人所在学校“结构化学”课程为48课时，且包含晶体结构，所以会有一些内容无法在课堂上讲授，就在本公众号中作扩展介绍。

维里定理简介

MOKIT从v1.2.6rc23版本起已支持量子化学软件Turbomole产生的分子轨道文件的传入和传出，涉及的主要小程序名称为fch2tm和molden2fch。fch2tm有以下功能：

MOKIT已支持Turbomole轨道的传入传出

XYG3型泛函没有内置在主流的Gaussian、ORCA等程序中，因此需要一些其他方法来进行XYG3泛函的计算。我们曾经推送过两篇关于如何在Gaussian、PySCF、ORCA中实现XYG3泛函的计算。本文将在前文的基础上，更详细地介绍如何使用由张颖老师（XYG3泛函的主要开发者之一）开发的xDH4Gau程序来进行XYG3型双杂化泛函的计算。

XYG3型泛函的计算：xDH4Gau程序的使用简介

理论计算模拟在理解化学反应的微观机制，指导化学反应或催化剂的理性设计等方面发挥了不可或缺的作用。然而，真实化学反应体系通常涉及海量的构象变化以及复杂多样的化学键重组过程，组成化学反应网络，见图1。这种复杂性为人工搜索化学反应路径的方式带来一定的局限性：1）构建化学反应网络耗时、耗力；2）无法保证所研究反应体系的反应路径完备性（可能会导致给出错误的机理解释或计算预测与实验结果的不匹配）。因此，发展自动化的反应路径的搜索工具，提高研究人员探索化学反应网络的效率具有重要意义。

化学反应自动设计软件（ADCR）简介

在自己写量化程序或者验证量化方法的时候，需要使用到各种类型的电子积分。电子积分计算比较复杂，程序编写的门槛很高。而调用其他的程序(如PySCF)的时候也需要读懂程序的接口，这种方式也不是很方便，门槛也高。本文将介绍使用Amesp很方便地计算并提取多种类型的电子积分，帮助读者验证自己的方法以及对标自己程序的结果。

在Amesp中提取多种类型的电子积分

其实从 Amesp 发布之后就答应了要写 Gaussian-Amesp，然后一直咕到现在，直到前两天看到了有人写了 ase 与 Amesp 联用的方案，才赶紧把解析 Amesp 输出文件 Hessian 矩阵的部分折腾完，至此 Gaussian-Amesp 联用基本达到可用水平。此软件以 BSD 2-Clause License 开源于 GitHub Gaussian-Amesp

Gaussian-Amesp联用方案gamesp.py

最近，张英峰博士发布了国产量子化学程序Amesp。为了进一步降低程序使用的门槛并弥补一些功能上的短板，我们尝试为Amesp增加一个接口程序——PyAmesp，通过ASE (Atomic Simulation Environment)调用Amesp进行理论计算，实现Amesp与ASE的集成与“联姻”。本文将给出PyAmesp的安装过程，并对ASE做简要介绍，随后展示利用ASE调用Amesp进行结构的优化与过渡态的计算。（注：本文适合具备一定Python和ASE基础的读者，如果您对ASE及其使用方法不熟悉，可以登录ASE官网https://wiki.fysik.dtu.dk/ase/获取更多信息。）

PyAmesp——Amesp与ASE的联姻

不对称因子g是分子不对称程度的一种度量，在研究手性化合物的光物理性质时是一个很重要的参数。手性化合物与光发生作用，会产生圆二色谱（CD）和圆偏振发光（CPL）两种光谱，前者为吸收，后者为发射，它们的关系类似紫外-可见吸收和荧光发射间的关系。大致原理可参考下图[1]：

不对称因子g的理论计算

笔者最近手头有一笔不到2万的经费，想着买一台服务器。奈何这点钱也买不到什么配置高的服务器，供应商那边就说要不配一台AMD的服务器试试。以前读书的时候，课题组零星买过一些AMD的服务器，笔者也试用过，效果一般，所以对AMD的CPU印象一直不太好，后来工作后也就一直买的Intel CPU的服务器。但近两年感觉AMD的CPU口碑越来越不错，就想着试一试吧。最近做了一些计算，感觉效果还不错。本文随便从文献里找了一个体系（J. Org. Chem. 2010, 75, 589–597一文SI中的第一个体系），在几台服务器上作了个对比。这个体系共151个原子，使用def2-TZVP基组时共2812个基函数，其结构如下图所示：

AMD CPU初体验

（1）在ORCA中进行了RIJK或RIJCOSX加速的大体系HF/DFT计算，想传轨道给其他程序进行后续计算，或想产生fch文件方便可视化。

利用MOKIT从ORCA向其他量化程序传轨道

如文献[1]所指出，不同PBC-HF程序之间的严格对比是不可能的，原因包括不同的实现方法、不同的优化水平、不同的license类型等。本文对比了几个PBC-HF程序对金刚石3-21G的计算结果。结果先列在下表里，后文再稍微做点分析。其中Gaussian、CRYSTAL和PySCF的结果是笔者算的，MPQC的结果来自文献[1]，未给出Gap和

不同周期性HF程序的对比

Wannier函数是周期性体系里和分子轨道对应的概念。很多固体物理教材都详细介绍了Wannier函数，如南京大学教材《固体理论》[1]的第八章。Wannier函数定义为Bloch函数的一个傅立叶变换：

使用pyWannier90计算局域化Wannier函数

能量分解方法能够将分子之间的相互作用分解成各种具有物理意义的成分，比如键能、静电相互作用、排斥作用、极化、诱导、电荷转移以及色散作用等。常用的能量分解方法有如Kitaura-Morokuma方法1、Ziegler-Rauk方法2、对称匹配微扰（SAPT）方法3、LMO-EDA方法4、GKS-EDA方法5、自然能量分解（NEDA）方法6等。而本文将介绍可以获得分子中原子的能量以及原子对之间的相互作用的Mayer能量分解方法7及其在Amesp中的使用。

Mayer能量分解方法及其在Amesp中的使用

在量子化学计算中，往往需要计算分子在溶液中的性质，这就需要使用到溶剂模型，其主要分为显式溶剂模型和隐式溶剂模型。显式溶剂模型是将具体的溶剂分子排布在溶质分子周围进行计算，耗时较高。而隐式溶剂模型不需要具体的溶剂分子以及其排布方式，只是将溶剂简单地使用一个可极化的连续介质来描述，这种方式耗时不高，且能很容易表现出溶剂的平均效应，因此被大多数量子化学软件广泛采用。


Amesp中隐式溶剂模型的使用

在Amesp中，计算激发态的方法主要包括CIS、TDHF、TDDFT以及TDA，并支持R、U和RO三种形式。使用CIS以及TDHF的时候，直接在关键词部分写上它们即可，比如：

Amesp中激发态以及旋轨耦合的计算

Amesp内置了几十种基组，用户可以直接书写基组名称作为关键词来使用，详见手册中的表2。另外一些情况下需要使用混合基组、自定义基组、赝势基组以及辅助基组等，本文将详细介绍这几种情况的使用方法。


Amesp中基组的使用


在使用量子化学软件时基本上都需要进行自洽场（SCF）迭代计算，一些时候会遇到SCF不收敛的情况，在这里将详细介绍Amesp软件中解决SCF不收敛时的办法，其中大多数关键词都是在“>scf”模块中设置。


Amesp中SCF不收敛的解决办法（修订版）

在使用量子化学软件时基本上都需要进行自洽场（SCF）迭代计算，一些时候会遇到SCF不收敛的情况，在这里将详细介绍Amesp软件中解决SCF不收敛时的办法，其中大多数关键词都是在“>scf”模块中设置。

Amesp中SCF不收敛的解决办法

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