ADF教程：如何优化分子的几何结构

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ADF教程：如何设置DFT计算中的元素的同位素

ADF教程：如何设置DFT计算中的元
素的同位素
本文以铂原子吸附氢分子的结构优化为例进行说明：PtH2、PtDH、PtDT。

实际上其他计算，比如吸收光谱、频率、键能分解、NMR等等，都是与下述方法完全一样。

第一步：和普通DFT计算一样地建模、设置参数：
例如几何结构优化：
第二步：设置某个原子为同位素：
在*.run文件中，修改如下：
解释如下：
1第二个原子原本为H原子，但我们希望它改为氘，因此对第二个原子从新命名为H.D，字母D是用户可以随意定义的，任何字符串都可
以，不过要注意和第二个红框保持一致；
2第二个红色框里面，就是对H.D进行原子核质量的定义，该质量为氘：AtomProps
H.D m=2.014101778
End
类似地，可以将两个H原子分别定义为氘和氚：
之后提交任务，提交任务的方式，参考：如何提交作业查看结果差别
比如我们查看三个计算的键能：
其他差异，可以分别查看该计算的结果。

ADF教程：为什么甲基橙是橙色的？

为什么甲基橙是橙色的？物质的颜色实际上是由该物质的可见光吸收谱决定的。

自然光为白色光，那么如果吸收了红色波长的部分，剩下的就是绿色和蓝色、紫色的混合色了；相反地如果吸收了绿、蓝、靛、紫色光，剩下的就是红色和橙色的混合色了。

实验上测量甲基橙在溶液中的吸收光谱：可见光的波长范围一般认为是390nm-760nm之间。

红光：波长范围：760~622纳米；橙光：波长范围：622~597纳米；黄光：波长范围：597~577纳米；绿光：波长范围：577~492纳米；青光：波长范围：492~450纳米；蓝光：波长范围：450~435纳米；紫光：波长范围：435~390纳米从上述的吸收光谱来看，短波光都被甲基橙吸收掉了，剩下了可见光的长波部分，也就是红色和橙色、黄色部分，以及少量的绿色部分。

我们也可以使用密度泛函计算一下吸收光谱：为了模拟甲基橙在水中的情况，我们考虑了一些Na离子附近的水分子。

而其他位置的水分子与甲基橙分子只是形成非常弱的相互作用（范德华力），对吸收光谱影响不太大。

因此第一步：优化该分子的结构：更详细的参数设置，参见费米科技WIKI：“如何优化分子的几何结构”第二步：使用前一步优化得到的分子结构计算该分子的吸收谱（也就是激发态）：更详细的参数设置，参见费米科技WIKI：文献重现：锌酞菁的基态与激发态计算（第二部分）第三步，查看计算得到的吸收谱：注意计算得到的是吸收峰，而实际由于分子的碰撞、振动，会导致吸收峰展宽，一般采用Gaussian展宽，本例中如上图所示，将峰宽设置为50。

与实验得到的吸收谱在可见光范围内非常一致。

对于200nm以上的高频波段为何计算得到的x吸收谱和实验相差很大呢？这是因为我们并没有计算高激发态。

我们只计算了50个激发态（在第4图中可以看到该设置），更高的激发态对吸收谱（激发能更大，也就是对波长更短的光的吸收情况），本例没有进行计算。

第四步，进一步分析这个吸收是由什么基团贡献出来的：从上图看到，可见光区域主要有两个吸收峰，其中最大的一个就是鼠标移动到上图所示的位置的峰，鼠标移动到该峰顶部，自动出现该吸收峰的构成——可以看到，主要是电子从第125号轨道跃迁到126号轨道造成的——也就是从HOMO（最高占据轨道）跃迁的LUMO （最低空轨道）造成的。

分子的几何构型优化计算

分子的几何构型优化计算分子的几何构型优化计算是一种计算化学方法，旨在确定分子的最稳定结构以及其构型参数，如化学键长度，键角和扭转角等。

构型优化计算对于研究分子的性质和反应机理以及药物设计等许多领域具有重要意义。

本文将介绍分子的几何构型优化计算的基本原理和常用方法。

分子的几何构型优化计算基于量子力学理论，可以通过求解分子体系的哈密尔顿算符来得到最稳定结构和相应的能量。

在构型优化过程中，分子的原子位置被调整以最小化分子的总能量。

常见的方法包括经典力场方法和量子力学方法。

经典力场方法是一种近似的计算方法，它根据力场参数和一些经验规则来描述分子体系的相互作用。

这些方法基于分子的力学和动力学性质，适用于大分子和复杂体系的计算。

常见的经典力场方法有力场参数优化、分子力学和分子动力学方法。

力场参数优化方法通过调整力场参数来获得最佳参数集合，以使计算结果与实验数据或高精度量子力学计算结果吻合。

这些参数通常基于原子电荷、键弹性常数和键角弹性常数等。

该方法的优点是计算速度快，适用于大分子体系。

但缺点是其计算精确度相对较低。

分子力学方法是一种基于力场模型的方法，其中分子体系的能量通过计算相互作用势能项的和来获得。

这些势能项包括键能、角能和非键相互作用能等。

分子力学方法可以应用于各种类型的化学反应和分子性质研究。

该方法的优点是计算速度快，适用于大分子体系。

但缺点是其计算精确度相对较低。

分子动力学方法是一种基于经典力学的方法，其中分子的运动通过计算每个原子的动力学方程来模拟。

该方法能够模拟分子的构型随时间的演化，以及动力学性质和能量转移过程。

分子动力学方法适用于模拟复杂反应和动态性质，具有较高的计算精度。

但该方法的缺点是计算速度相对较慢，尤其是对于大分子体系。

与经典力场方法相比，量子力学方法采用更精确的势能函数来描述分子体系的相互作用。

量子力学方法可以提供分子体系的电子能级、电子云分布和相互作用能等更详细的信息。

常见的量子力学方法有密度泛函理论（DFT）和分子轨道理论（MO）。

ADF教程：三重激发态的几何结构优化

ADF教程：三重激发态的几何结构优化1，优化三重态的基态：提交任务、优化完成之后新的结构的导入，请参考：费米科技WIKI：如何进行ADF并行计算费米科技WIKI：如何优化分子的几何结构2，基于优化之后的分子结构，计算三重激发态：计算完成之后，检查该T1激发态是否合理：查看*.out文件中电子激发的信息对应的轨道，可以在SCM-level中分别查看3，优化所需的三重激发态，例如T1。

注意，软件本身并不能区分能量最低的三重态是实际的基态还是激发态，因此统一地将第一步优化得到的三重态的基态作为T0，此处如果优化T1，也就是三重态中，能量次低的态。

T2、T3，以此类推。

注意：如果优化T2，T3……，则将此处设置为2A、3A……即可。

此处spin type不需要修改，这是目前版本的图形界面的一个bug，保留原样即可，不必改为Triplet。

4，计算结束，收敛正常（得到5个T，尤其是第二个T最重要）：查看激发能的变化情况：最后一个能量，就是优化完成的激发能。

优化经历了6步。

最后用第6步的结构，重新计算了激发能。

SCM-Spectra，显示的就是最后这个几何结构对应的激发能。

要注意，T1的总能量应该是该结构的三重态基态能量加上激发能，也就是：logfile最后显示的Bonding Energy：因此T1的总能量就是：-7.87621845 eV+3.15671 eV = -4.71950845 eV至此完成。

如果要考虑旋轨耦合，请参考：费米科技WIKI：如何计算自旋-轨道耦合矩阵元<S0|SOC|T1>等等费米科技WIKI：如何计算单重态到三重态的激发（非相对论、禁阻跃迁）费米科技WIKI：如何计算单重态到三重态的激发（相对论、许可跃迁）费米科技WIKI：三重态的劈裂。

几何构型优化原理、技巧、溶剂中分子

3、Bohn Model
1 1 G p (1 ) qi q jg ij 2 e ij
qi 在i中心的电荷 γij 轨道之间的重叠 AMSOL程序
(1)气相分子几何构型优化
%chk=/s1/dcfang/c2h3f.chk #p b3lyp/6-31g* geom=check guess=read volume scfcon=6
c2h3f
01
(2) 求出a0
Recommended a0 for SCRF calculation = 3.30 angstrom ( 6.24 bohr)
4、反应自洽场方法（SCRF) (1)PCM模型 (1)S. Miertus, et al., Chem. Phys. 55, 117 (1981) (2) B. Mennucci and J.Tomasi, J. Chem. Phys. 106, 5151 (1997).
(2) IPCM
J. B. Foresman, et al. J. Phys. Chem. 100, 16098 (1996).
%chk=/s1/dcfang/c2h3f.chk #p b3lyp/6-31g* geom=check guess=read Scrf=(dipole,solvent=ch2cl2,a0=3.3) scfcon=6
c2h3f
01
SCF Done: E(RB+HF-LYP) = -177.820091635 Polarization energy = -0.493054299376E-03 Total energy of solute = -177.820584690 Total energy (include solvent energy) = -177.820091635 Total energy (without reaction field) = -177.819598581

ADF教程：分子结构的对称性与结构优化

ADF的分子结构的对称性与结构优化
如果分子结构可能具有对称性，但我们并不确定，那么应该如何优化？
1）初始结构建模的时候，尽量往自己估计的对称性靠，可以借助ADFinput下方的五角星工具去自动往对称结构靠，然后再优化。

优化过程会自动保持这种对称性，甚至自动提高到更高对称性——倘若那样能量更低的话。

2）初始结构保持没有对称性，优化之后，如果对称结构能量更低，则自动得到对称性的结构。

优化结束之后，可以再优化一遍。

因为在1）或2）优化的过程中，使用的点群偏低。

如果经过1）或2）的优化，分子已经变得更对称了，那么重新优化的时候，程序可以自动按照实际的高的点群，再优化一遍，这样会很快结束优化，结构也更标准。

例如CO2，初始结构如果是一个Cs群的结构，ADF优化之后，可以得到一个非常非常接近D∞h的结构，例如键角可能会是179.8度（其他软件一般很难得到这样的结果，根源在于这些软件对能量梯度的计算不精确），但优化过程程序，程序还是将其做Cs群处理。

如果用这个结构再优化一遍，程序就自动按照D∞h处理，因此能够得到180度键角的结果。

分子轨道也按D∞h的不可约表示排列。

ADF教程：如何使用NBO进行Natural Bond Orbital Analysis

如何使用NBO进行NATURAL BOND ORBITAL ANALYSIS
ADF中包含GenNBO6.0和NBOView的所有功能。

第一步，将分子进行结构优化，得到正确的分子结构，具体参考“费米科技WIKI：如何优化分子的几何结构”
第二步，进行NBO计算：
参数设置如下（注意，本处使用BLYP泛函，用户可以根据自己研究的体系，参考类似文献，选择对应的泛函）：
保存任务的时候，软件自动会提示更改其他设置：
注意：ADF在保存任务的时候，用户必须注意自动弹出的提示，因为这些提示有的是关于参数设置的，不合理的参数设置，软件会自动提示，或者自动更改，但需要用户知晓并确定。

保存任务并运行，关于软件的运行方式，可以参考“费米科技WIKI：如何进行ADF并行计算”。

最简单的提交任务方式，是在ADFinput图形界面，点击File-run。

第三步，结果查看：
点击SCM-out，弹出输出文本文件窗口，搜索如下内容（在红色圆圈所示的输入框内输入：NATURAL BOND ORBITAL ANALYSIS，不区分大小写）：
则窗口内容自动切跳转到绿色圆圈所示位置：
分析数据如下：
同时也可以得到NLMO分析的信息：
NBO的其他分析内容见“费米科技WIKI：如何计算NBO、AIM电荷”。

分子的几何构型优化计算

分子的几何构型优化计算分子的几何构型优化计算（2）Molecular Modelling Experiments (2)(Gaussian98)1.优化目的：对分子性质的研究是从优化而不是单点能计算开始。

这是因为我们认为在自然情况下分子主要以能量最低的形式存在。

只有能量最低的构型才能具有代表性，其性质才能代表所研究体系的性质。

在建模过程中，我们无法保证所建立的模型有最低的能量，所以所有研究工作的起点都是构型优化，要将所建立的模型优化到一个能量的极小点上。

只有找到合理的能够代表所研究体系的构型，才能保证其后所得到的研究结果有意义。

分子性质研究的一般模式:2 高斯中所用到的一些术语的介绍Gaussian98的界面2.1势能面在不分解的前提下，分子可以有很多个可能的构型，每个构型都有一个能量值，所有这些可能的结构所对应的能量值的图形表示就是一个势能面，势能面描述的是分子结构和其能量之间的关系，以能量和坐标作图。

根据分子中的原子数和相互作用形式，有可能是二维的，也有可能是多维的。

势能面上的每一个点对应一个具有一个能量的结构。

能量最低的点叫全局最小点，局域最小点是在势能面上某一区域内能量最小的点，一般对应着可能存在的异构体。

鞍点是势能面上在一个方向有极大值而在其他方向上有极小值的点，通常对应的都是过渡态。

优化的目的就是找到势能面上的最小点，因为这个点所对应的构型能量最低，是最稳定的。

2.2确定能量最小值构型优化就是找体系的最小点或鞍点。

能量的一阶导（也就是梯度，注意在数学中，一阶导表示着函数的变化趋势，一阶导为零就表明找到了极值点，这是确定最小值的数学基础）是零，这表明在这个点上的力也是零（因为梯度的负值是力）。

我们把势能面上这样的点称为静态点（也就是上面所说的极小点）。

所有成功的优化都会找到一个静态点，虽然有时找到的静态点并不是想要的静态点。

程序从输入的分子构型开始沿势能面进行优化计算，其目的是要找到一个梯度为零的点。

分子结构模型的构建及优化计算

分子结构模型的构建及优化计算分子结构模型的构建是化学研究和计算化学领域的重要一环，对于理解分子的性质和行为具有重要意义。

优化计算则是对构建的分子结构模型进行调整和优化，以求得最稳定和最符合实验结果的结构体系。

本文将介绍分子结构模型的构建方法以及常用的分子结构优化计算方法。

一、分子结构模型的构建1.实验室试验方法：实验室试验方法通过实验手段确定分子的构型和结构。

常用的实验方法包括谱学方法（如红外光谱、拉曼光谱、核磁共振等）、X射线方法和电子显微镜等。

这些实验方法可以提供分子的一些基本信息，例如键长、键角、晶胞参数等。

不过该方法需要实验设备和实验条件，有时也受到实验技术的限制。

2. 理论计算方法：理论计算方法主要通过量子力学计算、分子力学模拟和分子动力学模拟等，从基本粒子的角度计算分子的结构和性质。

在量子力学计算中，常用的方法有Hartree-Fock（HF）方法、密度泛函理论（DFT）方法、紧束缚模型（TB）方法等。

在分子力学模拟和分子动力学模拟中，常用的方法有分子力学（MM）方法、分子动力学（MD）方法等。

二、分子结构优化计算分子结构优化计算是对构建的分子结构模型进行调整和优化的过程，以找到最稳定和最符合实验结果的结构体系。

1.线性规划方法：线性规划方法是寻找一个解向量，使得目标函数最小或最大。

在分子结构优化计算中，可以通过线性规划方法来优化分子结构的内部参数，如键长、键角等。

2. Monte Carlo方法：Monte Carlo方法是一种通过随机抽样的方式来进行优化计算的方法。

在分子结构优化计算中，Monte Carlo方法可以通过随机调整分子的内部参数，以整个构象空间，寻找最稳定的构象。

3.遗传算法：遗传算法是通过模拟生物进化过程来进行优化计算的方法。

在分子结构优化计算中，可以将每一个分子结构看作一个个体，通过交叉、变异等操作模拟自然选择，以寻找最优解。

4.分子动力学模拟：分子动力学模拟是通过求解分子的运动方程，模拟分子的运动和变化过程。

ADF中文教程：ADF参数设置详解

Total Charge：指左边窗口整个体系总共带的电量。ADF2016 以后的版本也支持将电荷指定到特定的片段上去（在 Model > Constraint DFT 中设置） Spin Polarization：设定未配对电子数。如果有一个电子没有配对（二重态）则填 1，有两个电子没有配对（三重态）则填 2，以此类推。故而奇数电子的体系，此处应填写奇数；

Solvation：考虑溶剂化效应的设置。如果要考虑溶剂化，则将 Solvation method 从 none 改为 SCRF 或者 COSMO 或 SM12 即可。其中 COSMO 和 SCRF 参考费米科技 WIKI 中“ADF 知识库” ：COSMO、SCRF 溶剂化计算。SM12 的设置类似 COSMO。
费米科技
费米科技

Frequencies：计算分子的振动性质，比如红外频率、以及热力学性质（与分子的振动有关）。详细使用参考费米科技 WIKI 中“ADF 知识库” ：如何计算分子的频率/ 红外吸收谱

Geometry Optimization：对分子进行能量最小化，也就是所谓的结构优化。自然界存在的分子，其分子结构一般而言都是处于能量的最低点（当然可能是局域最低点，也可能是全局最低点），也就是说通过结构优化，可以得到分子的真实键长、键角、几何构型。一般而言，结构优化的可靠性是很高的，即使不太精确的泛函、比较小的基组，比较低的积分精度，得到的几何结构也和精确的参数相差很小（误差仅在 0.001 埃的量级），因此一般结构优化都不需要使用很高精度的方法和基组。基态、激发态的几何结构优化，都是使用该选项，但其他参数设置有差别。典型案例参考费米科技 WIKI 中“ADF 知识库” ：如何优化分子的几何结构、如何进行三重高激发态的几何结构优化、如何计算荧光、磷光的寿命

ADF教程：如何计算单重态到三重态的激发(相对论、许可跃迁)

如何计算单重态到三重态的激发
（相对论、许可跃迁）-ADF
一般情况下，单重态到三重态的激发，属于禁阻跃迁，只有考虑电子的自旋角动量与轨道角动量的耦合作用时，跃迁几率才能得到非0的值。

而此时，实际上就不存在单重态、三重态的概念，只能是近似为单重态、三重态。

如下以H2O为例：
第一步：优化几何结构，可以采用如何计算单重态到三重态的激发（非相对论、禁阻跃迁）相同的方式，一般可以忽略自旋轨道耦合。

也可以将Relativity设置为Scalar，部分地考虑相对论效应（此时自旋、轨道角动量仍然没有耦合，仍然存在标准的单重态、三重态的概念）。

第二步：计算“三重态激发态”，有两种可选的方式：
基态使用Scalar相对论计算、激发态通过微扰的方法考虑自旋-轨道耦合，参数设置如下：
基态计算考虑自旋-轨道耦合、激发态精确地考虑自旋-轨道耦合，参数设置如下：
这两种方式，后者精确度更高，但前者可以计算自旋轨道耦合矩阵元。

后者计算得到的跃迁几率非常小（例如0.0000001以下）的激发态，并且三个激发态能量很接近，这就是对应的T1态劈裂开的3个激发态，具体可以参考三重态的劈裂。

前者得到的三个态能量完全一样，不能处理三重态的劈裂问题。

ADF教程：如何计算自旋轨道耦合矩阵元SOCME

ADF教程：如何计算自旋-轨道耦合矩阵元SOCMEs前言：自旋-轨道耦合对于磷光很重要，因为如果二者耦合如果严格为0，那么单重态和三重态之间的跃迁就会成为禁阻跃迁，就不会有磷光发生。

有时候我们需要关心某个特定几何结构下（例如S0态与T1态势能面交叉点处），S0态与T1态之间自旋轨道耦合。

用算符来表示即：<S0|SOC|T1>，也就是自旋-轨道耦合算符，左边乘以S0态、右边乘以T1态，然后在全空间积分得到的一个实数（包括实部和虚部）。

这个实数有时候我们把它称作矩阵元，这是因为可能有很多个态，比如S0、T1、S1、S2、S3、T2、T3……，这些所有态之间，都可以有这样一个积分得到的实数。

如果把这些态，按序号排列好，分别叫做State n（N=1,2,3……N），那么就可以对应为一个N*N的矩阵，i行j列，即为<State i|SOC|State j>。

这个矩阵有一个特点，也就是i行j列与j行i列是共轭关系：二者实部相同，虚部反号，因此二者的模相等。

我们可能更关心这个实数的模，即实数的实部与虚部的平方和。

因此我们通过计算，然后找到该矩阵元的实部和虚部，之后求取平方和即可。

步骤：此处以CH4举例（C1群分子输出结果更简单）第一步，优化分子结构;第二步，进行自旋-轨道耦合矩阵元的计算。

这一步计算的物理意义：首先以Scalar相对论（无自旋轨道耦合的相对论方法）将较低的单重激发态和三重激发态计算出来，然后将自旋-轨道耦合视为微扰，得到自旋-轨道耦合矩阵元，然后也得到考虑微扰之后的各个激发态的激发能（此时，三重态可能会发生劈裂，即三个态能量不等——这就是由自旋-轨道耦合引起的）。

因此，计算参数设置如下：在Details > User input 输入：PRINT SOMATRIX GSCORR保存任务并运行。

第三步，查看结果：首先在*.out文件中找到我们需要的态，例如T1与S0。

ADF中文教程：一般情况下如何选择基组Basis Set

ADF中文教程：一般情况下如何选择基组Basis SetBasis Set指基组，在密度泛函计算中，是用基组来展开电子的波函数。

因此基组规模越大，展开波函数的自由度就越大，而密度泛函理论是一个变分理论，自由度越大，也意味着在理论上越正确。

但我们不能任意地使用最大的基组，原因是基组增大到一定程度之后，对结果的改变就逐渐趋近于0了，这称之为基组的收敛。

用一个形象的比喻来说明这个问题：比如我们希望用画笔复现一幅图画上的一只鹦鹉，如果我们手里只有3色画笔，那么画出来的鹦鹉颜色和图画上的鹦鹉颜色肯定是有差的；如果我们使用12色画笔，颜色就会更接近，如果有更丰富的色彩的笔，肯定会越接近；但色彩已经非常丰富的时候，比如已经用了32色，增加到64色，结果改变并不大，但从3色到12色，差别就挺大的。

基组越大，计算量也迅速的增大。

因此我们应该选择合适的基组，应该选择在计算量、计算的可靠程度方面都能够接受的基组。

基函数的个数，对应着计算机求解KS方程的时候，矩阵的维度，因此随着基函数的个数（也就是基组的规模）增加，计算量的增加是很迅速的。

基组从SZ到DZ、DZP、TZP、TZ2P到QZ4P，基组逐渐增大；基组越大，计算结果在理论上越可靠，但事实上并不代表与实验更接近，而只是与理论极限更接近，这个极限与实验的符合情况是这个理论本身的优劣决定的。

密度泛函本身是一个精确的理论，但精确的泛函目前并没有，用到的都是一些近似的泛函，所以泛函的质量会影响到理论计算与实验的符合状况。

如同上面的比喻，计算得到的最精确结果，只是该理论的结果；如同上面画鹦鹉一样，复现的只是图画上的鹦鹉，并不是真正的鹦鹉；画笔复现出来的鹦鹉（计算结果）与真正鹦鹉（实验值）差别大不大，取决于那个图画上的鹦鹉（该理论的最佳结果）是不是和真正的鹦鹉（实验值）一致。

AUG基组指弥散基组，也就是在原来的基组基础上，增加了非常弥散的一些函数，因此计算弱相互作用、高激发态的时候，才会用到这类基组；ET基组是用于基组测试方面的工作的，一般情况不使用。

ADF教程：如何优化分子的几何结构

如何优化分子的几何结构-ADF此处以氧气分子举例：优化中性O2分子：1，参数设置注意，O2的基态是三重态（两个电子未配对），因此Spin Polarization设为2。

因为O2很小因此为了省事，直接把优化的基组设置成了TZP，实际上分子比较大的时候设置为DZP更好（省时间），然后优化结束之后，再计算single point即可。

本例中对总能量很感兴趣，因此PBE的效果会好于B3LYP。

在ADFinput分别点击file-save，file-run，即运行计算。

2，结果查看计算结束后，查看总能量：注意：优化过程会不断地计算不同的分子结构，直到找到最低能量的结构为止。

收敛标准得到5个T 表示五个收敛标准都达到。

其中第二个标准最重要，一般也是最后一个达到的，第二个标准是势能面的梯度最大值。

这个标准非常严格，对于大量过渡金属参与的化学反应，过渡态搜索，有可能达不到这样严格的标准，一般到0.003左右也可以认为收敛了，可以将对应的分子结构拿来使用。

优化过程结构变化的查看：查看能量的变化：查看键长的变化：按住shift键，即可选择多个原子，如图所示，按住shift键，分别选中两个O原子，原子变为高亮，表示被选中。

然后右方出现键长变化的图，窗口下方也会出现每一步的具体键长数值。

注意：键角、二面角也是类似，选中对应的原子，然后选择上面的选项即可。

如果要将某一帧（往往需要导出最后一帧）的结构导出，可以用如下几种方式：●在movie窗口，点击file-save geometry，则将该结构保存为xyz坐标格式，供下次使用；●在movie窗口，点击file-Update Geometry In Input,则将该帧坐标更新到ADFinput窗口中。

到此优化过程完成！一般结构优化完成之后，会进行频率计算，检查是不是存在虚频。

如果存在虚频，则表示优化不精确，需要继续优化。

但这个问题在ADF一般很少出现。

因此，对于非弱键的体系，都可以省去这一步。

ADF教程：如何进行分区计算：QMMM、QUILD的使用

如何进行分区计算：QMMM、QUILD的使用-ADF使用QMMM或QUILD，需要用到ADF的基本功能——分区：即我们希望对某一个区域的原子进行量子力学的计算，而对剩下的区域进行分子力学的计算。

1，划分区域即将体系（泛指所有在ADFinput中的原子，无论是一个分子还是多个分子）中一部分原子选中，然后创建一个区域（例如我们希望使用QM计算的区域），方法如下：按住Shift键之后，即可用鼠标进行原子的多选，选中的原子都会高亮显示。

可以配合：●鼠标左键画框选中●菜单“Select”——“invert Select”●CTRL M（选中某个原子后，按CTRL M，则与该原子相连接的所有原子都被选中）●del键删除选中原子达到选择恰当原子的目的。

选完所有需要选中的原子，然后如下图所示：点击下图红色框所示的“+”号，即表示创建一个区：创建之后，左边在“区”内的原子就变成带“晕”的状态。

区的名字，用户可以自己命名（注意避免空格、中文字符），例如此处命名为QM_Region。

如果还有其他分区要创建，则重复上面的过程，分别创建。

而此例中，我们只需要创建两个区域，因此除了上面的第一个区域，剩余原子都归入第二个区域，因此，Select——invert Selection选中所有剩余原子，添加新区：命名为MM_Region 。

2，设置QM 、MM 计算的参数注意：此处QM 、MM 区域是可以根据用户的需要自己定义的。

一般我们关心成键状况、化学反应的原子，以及与它们较邻近的原子，都划入QM 区域。

选择QM的区域：如上图所示，下方将出现三个选项，一个是总体任务设置的，另外两个分别是QM、MM的参数设置的。

（1）QMMM的参数设置。

Task：选择任务类型，例如结构优化、过渡态搜索等；Electrostatic coupling:静电耦合的级别，如果下面的精度、计算量高于上面的选项Capping method：可以选择大家熟悉的IMOMM-洋葱模型。

ADF的使用

几点注意
跟gaussian不同，空行不是必要的，只是我的个人习惯， ADF examples里面的例子都是没有空行的
跟gaussian不同，关键字顺序大多数情况下没有要求，所以基组放在方法后面，电荷放在对称前后都没影响。
某些语句在win下和在unix下是不一样的，比如需要用到 A.t21文件里面的a碎片时引用t21文件的命令。
Output文件
由于提供的信息量非常之大，类似于gaussian的 log文件；将演示一下如何提取常用的电荷；能级信息；优化最终构型；最终能量。在output文件提取信息推荐最好的方法是使用ADF output打开out文件，然后在菜单栏中选择自己需要的信息，光标就会自动跳转，再进行选取复制等。有些特殊数据只需要某几列可以使用Editplus打开搜索相关关键字进行列选择。
• 所以需要注意按照 example来练习adf最好在unix系统下，否则会出现如上错误。
上一个任务创建了bulk.t21文件使用adf中的green程序计算
没有原子部分，通过算前面的bulk.t21文件得到结果。类似于后gaussian 的chk文件后处理
可以看到这里没有任何原子坐标的信息，而通过ADF input来生成run文件的时候是必须要有原子才能编辑的。所以如果要用这个green 程序来算传输性质，就必须懂得这些关键字及其意义。
三个green程序，分别计算了bulk.t21文件中的三个碎片；其中第三个计算了态密度DOS和传输性质。
对传输性质有兴趣的同学可以参见ADF user guild 和ADF Examples中的Transport properties 章节。里面有详细的原理介绍（会有一个免费下载的199页文档）和操作步骤及相关说明。

ADF中文教程：拉曼光谱的计算

费米科技
对比红外和拉曼，可以看到峰的位置是一样的，只是强度不同、或相反。 1600 附近的峰，红外很强而拉曼很弱 3625 附近的峰拉曼很强，而红外很弱 3725 的峰，拉曼较弱、红外很强
费米科技
上图的上半部分，是不同频率下的振幅，下半部分是这些峰的精确位置。从下半部分可以看到，三个峰的位置分别为：1601 1/cm、3625 1/cm、3725 1/cm。相对强度分别为 1.42、72.76、26.05。和文献中的对照：文献中三个峰的位置分别约为 1650 1/cm、3260 1/cm、3390 1/cm。看起来相差几百到几十波数都有，似乎误差很大。实际上波数这个单位不是一个很好的单位，换算成能量，比如 eV，实际上只相差 0.04eV 左右甚至更小。这实际上是一个很好的精度了。在 ADFSpectra 窗口，点击 Spectra > Vibration 可以看到红外振动谱：
虽然 4 种水，吸收强度、峰的位置有差别，不过大趋势差不多。也就是有 3 个峰，对应着三种振动：
我们就以水为例进行计算。水中存在氢键，使得水分子的形态与孤立的气态水分子略有差异。不过我们近似的以气态水分子来计算。
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参数的设置与红外频率计算非常类似，可以参考费米科技 WIKI 如何计算分子的频率/红外吸收谱本例中计算如下：第一步：几何结构优化，参考费米科技 WIKI 如何优化分子的几何结构第二步：结构优化完成之后，ADFinput 提示是否将结构更新为优化之后的结构，选择 yes，结构即替换成优化之后的结构。然后设置参数如下：
另外设：
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上面的设置，是通过数值拟合的方法计算能量的梯度。这种方法比解析的方法计算梯度更精确，但计算量较大，因为需要对分子做非常多次的微弱形变，并计算能量，从而拟合出能量的梯度。因此计算拉曼光谱，只对小分子适合。大分子很难进行计算。

分子动力学几何优化

分子动力学几何优化
嘿，同学们！今天咱们来聊聊分子动力学几何优化这个神奇的东西。

其实啊，分子动力学几何优化简单来说，就是通过一些方法让分子的结构变得更合理、更稳定。

就好像给分子们做个“美容”，让它们看起来更漂亮、更完美！
为啥要进行分子动力学几何优化
那为啥要搞这个分子动力学几何优化呢？这可太重要啦！比如说，在研究新材料的时候，如果分子结构不合理，性能可能就不咋地。

通过优化，能让材料的性质更符合我们的期望，变得更有用。

再比如，在药物研发中，优化分子结构可以让药物更容易和靶点结合，效果更好哦。

怎么进行分子动力学几何优化
那到底怎么弄呢？这可有点复杂啦。

首先得有个强大的计算软件，然后设定好各种参数，像温度、压力啥的。

接着，让计算机模拟分子的运动，看看它们怎么变化。

在这个过程中，计算机会不断调整分子的位置和结构，直到找到最优的那个。

这可不是一下子就能搞定的，得反复尝试，有时候还得靠点运气呢！
分子动力学几何优化虽然有点难搞，但真的超级有用，能帮我们解决好多实际问题呢！。

分子结构模型的构建及优化计算

分子结构模型的构建及优化计算分子结构模型的构建通常通过两种主要方法：实验方法和计算方法。

实验方法包括化学合成和晶体学等实验技术，它们可以用来确定分子的几何结构和相互作用。

计算方法包括分子力场方法和量子化学方法，它们可以用来预测分子的结构和相互作用。

对于小分子，实验方法通常是直接合成所需的分子，并通过晶体学方法确定其准确的几何结构。

对于大分子和复杂体系，实验方法常常不能得到准确的几何结构，此时计算方法就显得尤为重要。

分子力场方法是一种基于经验的力场模型，可以用来模拟分子的力学性质和相互作用。

常用的分子力场包括力场参数和分子动力学方法。

力场参数是一组数值，描述了分子中原子之间的相互作用，这些参数通常通过实验数据拟合得到。

分子动力学方法是一种通过求解牛顿运动方程来模拟分子运动和相互作用的方法。

通过改变分子的初始构型和参数设置，可以得到一系列不同的分子结构模型。

量子化学方法则是通过求解分子的薛定谔方程来计算其几何结构和能量等性质。

常用的量子化学方法包括Hartree-Fock方法和密度泛函理论方法。

Hartree-Fock方法是一种最简单的量子化学方法，它通过假设波函数是一个单行列式来近似求解薛定谔方程。

密度泛函理论方法则通过引入电荷密度的概念，将分子的能量表示为电荷密度的泛函，通过最小化能量泛函来求解分子的几何结构和能量。

分子结构模型的优化计算是指在给定的计算条件下，寻找分子的最佳构型和能量。

常用的优化算法包括克劳德最小化算法、共轭梯度算法和遗传算法等。

克劳德最小化算法是一种基于梯度下降法的最优化算法，它通过不断地改变分子的构型和参数来寻找最低能量的构型。

共轭梯度算法是一种迭代算法，它通过不断地调整方向和步长来优化分子的构型和能量。

遗传算法则是一种模拟生物进化的优化算法，通过不断地交叉和变异来寻找最优解。

总之，分子结构模型的构建和优化计算是计算化学中的一个重要研究方向，它可以用来预测和优化分子的结构和性质。

ADF教程如何实现原子、分子入射的功能.

如何实现原子、分子入射的功能这里以铁表面入射水分子作为例子，如果是原子入射则更简单。

1，创建Fe体心立方晶体（也可以直接从网上或数据库中的*.cif文件，通过File - Import Coordinates的方式直接导入）：得到单质Fe晶体（只显示原胞中的一个原子）从晶体切割出一个表面（2层）沿着密勒指数111的面切2层显示分子动力学盒子的方向同时点击view-Axes，显示坐标轴：因为现在盒子只有2个原子，体系太小。

我们要沿着薄膜的方向（即沿着x,y方向，因为z 方向上空为真空）做二维延展的超胞（关于超胞、密勒指数等晶体学概念，如果不清楚，请参看黄昆、韩汝琦的《固体物理学》第一章）：设置为5,5,1，表示x、y方向分别重复5次，z方向不重复，维持原状。

为了方便观看，将原子挪到盒子中央去（其实不挪动也是一样的，因为盒子本身是三维周期性重复的，换句话说，现在我们看到的是一个盒子里面一层Fe薄膜，而实际上是无限层，每层无限大——这就是三维周期的直观含义）：这样所有原子都会移动到盒子的中央。

Fe薄膜的也就建好了。

2，创建入射分子：本例中，要入射的分子是水分子，因此我们需要事先要得到水分子的XYZ坐标，参考如何优化分子的几何结构：3O -0.56070669 -1.55395854 -0.00000000H -0.49546319 -1.82020171 0.92003145H -0.75643720 -0.61537121 -0.04840855其中第一个数字3表示有3个原子，接下来3行是水分子的每个原子的xyz坐标。

3，基本的反应分子动力学参数设置：一切就绪，那么现在就要设置动力学过程了。

动力学模拟的设置参考“ReaxFF的基本上使用“甲烷燃烧的反应分子动力学模拟”（土豆视频）”基本的动力学设置与普通的分子动力学模拟没有太大差别，无非是步数、步长、系综、温度、压强之类。

设置好之后，保存任务，即产生一个*.run文件。