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1、vasp做分子动力学vasp做分子动力学的好处，由于vasp是近些年开发的比拟成熟的软件，在做电子scf速度方面有较好的优势。缺点：可选系综太少。尽管如此，对于大多数有关分子动力学的任务还是能够胜任的。主要使用的系综是NVT和NVE。下面我将对主要参数进行介绍！一般做分子动力学的时候都需要较多原子，一般都超过100个。当原子数多的时候，k点实际就需要较少了。有的时候用一个k点就行，不过这都需要严格的测试。通常超过200个原子的时候，用一个k点，即Gamma点就能够了。INCAR：EDIFF一般来讲，用1E-4或者1E-5都能够，这个参数只是对第一个离子步的自洽影响大一些，对于长时间的分子动力学

2、的模拟，精度小一点也无所谓，但不能太小。IBRION=0分子动力学模拟IALGO=48一般用48，对于原子数较多，这个优化方式较好。NSW=1000多少个时间步长。POTIM=3时间步长,单位fs,通常1到3.ISIF=2计算外界的压力.NBLOCK=1多少个时间步长，写一次CONTCAR，CHG和CHGCAR，PCDAT.KBLOCK=50NBLOCK*KBLOCK个步长写一次XDATCAR.ISMEAR=-1费米迪拉克分布.SIGMA=0.05单位:电子伏NELMIN=8一般用6到8,最小的电子scf数.太少的话,收敛的不好.LREAL=AAPACO=10径向分布函数距离,单位是埃.NPA

3、CO=200径向分布函数插的点数.LCHARG=F尽量不写电荷密度,否则CHG文件太大.TEBEG=300初始温度.TEEND=300终态温度。不设的话，等于TEBEG.SMASS-3NVEensemble；-1用来做模拟退火；大于0NVT系综。/1)收敛判据的选择构造弛豫的判据一般有两种选择：能量和力。这两者是相关的，理想情况下，能量收敛到基态，力也应该是收敛到平衡态的。但是数值计算经过上的差异导致以二者为判据的收敛速度差异很大，力收敛速度绝大部分情况下都慢于能量收敛速度。这是由于力的计算是在能量的基础上进行的，能量对坐标的一阶导数得到力。计算量的增大和误差的传递导致力收敛慢。到底是以能量为

4、收敛判据，还是以力为收敛判据呢？关心能量的人，觉得以能量为判据就够了；关心力相关量的人，没有选择，只能用力作为收敛标准。对于超胞体系的构造优化，文献大部分采用Gamma点做单点优化。这个时候即便采用力为判据EDIFFG=-0.02，在做静态自洽计算能量的时候，会发现，本来已经收敛得好好的力在不少敏感位置还是超过了构造优化时设置的标准。这个时候，是不是该怀疑对超胞仅做Gamma点构造优化的合理性呢？是不是要提高K点密度再做构造优化呢在我看来，这取决于所研究的问题的复杂程度。我们的计算从原胞开场，到超胞，到掺杂构造，到吸附构造，到反响和解离。每一步都在增加复杂程度。构造优化终点与初始构造是有关的，

5、假如碰到对初始构造敏感的优化，那就头疼了。而且，还要注意到，催化反响不仅与原子本身及其化学环境有关，还会与几何构型有关。气固催化反响经过是电子的传递经过，也是分子拆分与重新组合的经过。假如优化终点的构型不同，可能会导致化学反响的途径上的差异。仅从这一点来看，第一性原理计算的复杂性，结果上的合理性判定都不是手册上写的那么简单。对于涉及构型敏感性的构造优化经过，我觉得，以力作为收敛判据更适宜。而且需要在Gamma点优化的基础上再提高K点密度继续优化，直到静态自洽计算时力也是到达收敛标准的。(2)构造优化参数设置构造优化，或者叫弛豫，是后续计算的基础。其收敛性受两个主要因素影响：初始构造的合理性和弛

6、豫参数的设置。初始构造初始构造包括原子堆积方式，和自旋、磁性、电荷、偶极等具有明确物理意义的模型相关参数。比方掺杂，外表吸附，空位等构造，初始原子的距离，角度等的设置需要有一定的经历积累。DFT计算短程强互相作用相对于范德华力，假如初始距离设置过远如超过4埃，则明显导致收敛很慢甚至得到不合理的结果。比拟好的设置方法能够参照键长。比方CO在O顶位的吸附，能够参照CO2中C-O键长来设置如增长20%。可以以参照文献。记住一些常见键长，典型晶体中原子间距离等参数，有助于提高初始构造设置的合理性。实在不行，能够先在小体系上测试，然后再放到大体系中算。弛豫参数弛豫参数对收敛速度影响很大，这一点在计算工作

7、没有全部铺开时可能不会觉察到有什么不妥，反正就给NSW设置个“无穷大的数，最后总会有结果的。但是，时间是珍贵的，恰当的设置3小时就收敛的结果，不恰当的设置可能要一个白天加一个黑夜。假如你赶文章或者赶着毕业，你就知道这意味这什么。构造优化分电子迭代和离子弛豫两个嵌套的经过。电子迭代自洽的速度，有四个响很大的因素：初始构造的合理性，k点密度，能否考虑自旋和高斯展宽SIGMA；离子弛豫的收敛速度，有三个很大的影响因素：弛豫方法IBRION,步长POTIM和收敛判据EDIFFG.一般来讲，针对理论催化的计算，初始构造都是不太合理的。因而一开场采用很粗糙的优化EDIFF=0.001，EDIFFG=-0.

8、2，很低的K点密度(Gamma)，不考虑自旋就能够了，这样NSW为了加快收敛速度，十分是对于外表-分子吸附构造，初始放松约束，比方EDIFF=1E-3，EDIFFG=-0.3,NSW=30可能是很好的设置。但是下面的情况应当慎重：EDIFF=1E-3;EDIFFG=-0.1;！或者更小NSW=500；！或者更大电子步收敛约束较小，而离子步约束偏大，离子步数又很多，这种情况下，可能导致的结果是构造弛豫到严重未知的区间。再在这个基础上提高约束来优化，可能就是徒劳的了结果不可逆转的偏向不正常的区间。好的做法，是对初始构造做比拟松弛的约束，弛豫离子步NSW应该限制在一个较小的数值内。EDIFF=1E-

9、3的话，EDIFFG也最好是偏大一些，如-0.3而不是-0.1.这样能够在较少的步数内到达初步收敛。对于远离基态的初始构造，一开场在非常松弛的约束下跑若干离子步，时间上带来的好处是很大的。对于100个原子的体系用vasp做Gamma点优化，假如一开场就是正常优化EDIFF=1E-4,EDIFFG=-0.02设置，开场十个离子步可能都要花上几个小时。假如这个时候才发现输入文件有错误，那下午的时间就空费了，顺便带上晚上机器空转。所以，我习惯的做法，是在初始几步优化后，会用xcrysden检查一下XDATCAR中的数据，用xdat2xyz.pl生成movie.xyz，然后看看弛豫经过是不是根据设想的

10、那样。后续经过跑完一个收敛经过，就再检查一下movie.xyz。如此这般，才放心的展开后续计算。/构造完全一样的、处于各种运动状态的、各自独立的系统的集合。全称为统计系综。系综是用统计方法描绘热力学系统的统计规律性时引入的一个基本概念；系综是统计理论的一种表述方式；系综并不是实际的物体，构成系综的系统才是实际物体。研究气体热运动性质和规律的早期统计理论是气体动理论。统计物理学的研究对象和研究方法与气体动理论有很多共同之处，为了避免气体动理论研究中的困难，它不是以分子而是以由大量分子组成的整个热力学系统为统计的个体。系综理论使统计物理成为普遍的微观统计理论。系统的一种可能的运动状态，可用相宇中的

11、一个相点表示，随着时间的推移，系统的运动状态改变了，相应的相点在相宇中运动，描绘出一条轨迹，由大量系统构成的系综则可表为相宇中大量相点的集合，随着时间的推移，各个相点分别沿各自的轨迹运动，类似于流体的流动。系综并不是实际的物体，构成系综的系统才是实际物体。约束条件是由一组外加宏观参量来表示。在平衡统计力学范畴下，能够用来处理稳定系综。一、常用系综分类根据宏观约束条件，系综被分为下面几种：1.正则系综canonicalensemble，全称应为“宏观正则系综，简写为NVT，即表示具有确定的粒子数N、体积V、温度T。正则系综是蒙特卡罗方法模拟处理的典型代表。假定N个粒子处在体积为V的盒子内，将其埋

12、入温度恒为T的热浴中。此时，总能量E和系统压强P可能在某一平均值附近起伏变化。平衡体系代表封闭系统，与大热源热接触平衡的恒温系统。正则系综的特征函数是亥姆霍兹自由能FN,V,T。2.微正则系综micro-canonicalensemble，简写为NVE，即表示具有确定的粒子数N、体积V、总能量E。微正则系综广泛被应用在分子动力学模拟中。假定N个粒子处在体积为V的盒子内，并固定总能量E。此时，系综的温度T和系统压强P可能在某一平均值附近起伏变化。平衡体系为孤立系统，与外界即无能量交换，也无粒子交换。微正则系综的特征函数是熵SN,V,E。3.等温等压(constant-pressure,const

13、ant-temperature)，简写为NPT，即表示具有确定的粒子数N、压强P、温度T。一般是在蒙特卡罗模拟中实现。其总能量(E)和系统体积(V)可能存在起伏。体系是可移动系统壁情况下的恒温热浴。特征函数是吉布斯自由能G(N,P,T)。4.等压等焓(contant-pressure,constant-enthalpy)，简写为NPH，即表示具有确定的粒子数N、压强P、焓H。由于由于H=E+PV，故在该系综下进行模拟时要保持压力与焓值为固定，其调节技术的实现也有一定的难度，这种系综在实际的分子动力学模拟中已经很少碰到了。5.巨正则系综grandcanonicalensemble，简写为VT，即

14、表示具有确定的粒体积V、温度T和化学势。巨正则系综通常是蒙特卡罗模拟的对象和手段。此时、系统能量E、压强P和粒子数N会在某一平均值附近有一个起伏。体系是一个开放系统，与大热源大粒子源热接触平衡而具有恒定的T，。特征函数是马休(Massieu)函数J，V，T。二、系综调节系综调节主要是指在进行分子动力学计算经过中，对温度和压力参数的调节，分为调温技术和调压技术。1.调温技术在NVT系综或NPT系综中，即便在NVE系综模拟的平衡态中，也经常调整温度到期望值。假如希望知道系统的平衡态性质如何依靠于温度，那么就必须在不同的温度下进行模拟。目前实现对温度的调节有4种方式：速度标度、Berendsen热浴

15、、Gaussian热浴、NoseHoover热浴。2.调压技术在等压模拟中，能够通过改变模拟原胞的三个方向或一个方向的尺寸来实现体积的变化类似于温度控制的方法，也有很多方法用于压力控制，总的来讲有下面3种技术：Berendsen方法、Anderson方法、Parrinello-Rahman方法。三、系综选择原则上巨正则系综应用最广，但却不一定是最方便的。由于能够看到三种系综的演化经过既是约束解除的经过，却是以增加变量为代价的，这也就增加了数学上的复杂性。因而一般情况下假如不需求解。，则不必使用巨正则系综。系综选择的基本原则为：1.微正则系综能够简单的求得近独立，全同，定域粒子系统，并且每个粒子

16、只能有两个不同的可能状态，例如简单的铁磁，顺磁模型2.微正则系综难求的系统，可用正则系综求解3.当微正则和正则系综均难求时，可用巨正则系综求解/系综ensemble：在一定的宏观条件下，大量性质和构造完全一样的、处于各种运动状态的、各自独立的系统的集合。全称为统计系综。系综是用统计方法描绘热力学系统的统计规律性时引入的一个基本概念；系综是统计理论的一种表述方式。目录系综的性质研究对象常用的三个系综原理编辑本段系综的性质系综是假想的概念，并不是真实的客观实体。真正的实体是组成系综的一个个系统，这些系统具有完全一样的力学性质。每个系统的微观状态可能一样，可以能不同，但是处于平衡状态时，系综的平均值

17、应该是确定的。编辑本段研究对象研究气体热运动性质和规律的早期统计理论是气体动理论。统计物理学的研究对象和研究方法与气体动理论有很多共同之处，为了避免气体动理论研究中的困难，它不是以分子而是以由大量分子组成的整个热力学系统为统计的个体。系综理论使统计物理成为普遍的微观统计理论。编辑本段常用的三个系综J.W.吉布斯把整个系统作为统计的个体，提出研究大量系统构成的系综在相宇中的分布，克制了气体动理论的困难，建立了统计物理。在平衡态统计理论中，对于能量和粒子数固定的孤立系统，采用微正则系综NVE；对于能够和大热源交换能量但粒子数固定的系统，采用正则系综NVT；对于能够和大热源交换能量和粒子的系统，采用

18、巨正则系综(mVT)。这是三种常用的系综，各系综在相宇中的分布密度函数均已得出。量子统计与经典统计的研究对象和研究方法一样，在量子统计中系综概念仍然适用。区别在于量子统计以为微观粒子的运动遵循量子力学规律而不是经典力学规律，微观运动状态具有不连续性，需用量子态而不是相宇来描绘。编辑本段原理系统的一种可能的运动状态，可用相宇中的一个相点表示，随着时间的推移，系统的运动状态改变了，相应的相点在相宇中运动，描绘出一条轨迹，由大量系统构成的系综则可表为相宇中大量相点的集合，随着时间的推移，各个相点分别沿各自的轨迹运动，类似于流体的流动。若系统具有s个自由度，则相宇是以s个广义坐标p详写为p、p2ps和

19、s个广义动量q(详写为q1、q2qs)为直角坐标构成的2s维空间。在相宇内任一点p，q附近单位相体积元内的相点数目Dp，q，t称为密度函数。D(p，q，t在整个相宇的积分等于全部相点数，即等于系综所包含的全部系统数N，与时间t无关。定义(p,q,t)=D(p,q,t)/N，称为系综的概率密度函数。p，q，tdpdq表示在t时刻出如今p，q点附近相体积元dpdq内的相点数在全部相点数中所占的比值，即表示任一系统在t时刻其运动状态处于p，q附近的相体积元dpdq内的概率。显然，概率密度函数p，q，t知足归一化条件p,q,tdpdq=1。统计物理学的以为系统的任意宏观量It是相应微观量Lp，q在一定

20、宏观条件下对系统一切可能的微观运动状态的统计平均值，即ItLp，qp，q，tdpdq。由此可见，经典统计物理的基本课题是确定各种条件下系综的概率密度函数p，q，t，确定后，即可对相应的热力学系统的宏观性质作出统计描绘。这就是统计系综的方法。p，q，t的详细形式与系统所处的宏观状态有关。假如系统处于平衡态，则p，q不显含时间t，在平衡态的系综理论中，由能量、体积和粒子数都固定的系统构成的统计系综称为微正则系综；由与温度恒定的大热源接触，具有确定粒子数和体积的系统构成的统计系综称为正则系综；由与温度恒定的大热源和化学势恒定的大粒子源接触，具有确定体积的系统构成的统计系综称为巨正则系综；由与温度恒定

21、的大热源接触并通过无摩擦的活塞与恒压强源接触，具有确定粒子数的系统构成的统计系综称为等温等压系综。上述各种统计系综都有各自的概率密度函数。在微正则系综中，系统处于所有可能的微观状态上的概率都相等，即概率密度是不随时间改变的常数，这就是等概率原理。等概率原理是平衡态统计物理的基本假设，它的正确性由它的推论与实际相符而得到肯定。由微正则系统能够推导出其它系综的概率分布函数的形式。微正则系综是由很多具有一样能量，粒子数，体积的体系的集合。它是统计力学系综的一种。其配分函数是在能量E_0上的能态密度。微正则系综是个简并度下的正则系综，正则系综能够被分开进入子系综，每个子系综被对应到可能的能量值且本身为

22、另一些微正则系综。很长一段时间以来，一直有人在问BOMD与CPMD究竟有什么不同？这里我就简单讲一些二者的区别。实际上，我想大部分人理解和接触的第一原理分子动力学方法以CPMD居多。CPMD，就是Car和Parrinello两个人作出的基于密度泛函的分子动力学方法，其特点是在引入电子虚拟质量，将电子运动耦合到了运动方程中，每一步分子动力学计算后，对电子构造的计算就不再需要自洽场迭代这一经过，因而能够大大节省计算资源，在计算机还不是那么好的80，90年代是弥足珍贵的。CPMD的建立创始了第一原理分子动力学方法的现代，使其真正开场了实用化进程。而BOMD，顾名思义，就是Born-Oppenheim

23、er分子动力学。Born-Oppenheimer近似，也就是绝热近似，指的是将电子和离子的求解分离开来，只处理离子的动力学部分，而以为电子能够快速跟上电子的运动。其特点是每一步分子动力学计算之后都需要对电子构造进行自洽场迭代，使电子到达基态。正是由于这个自洽场迭代经过需要的计算量宏大，致使其一直没有到达广泛运用，直到90年代中后期，计算机技术的发展，才使BOMD开场逐步被人们重视。CPMD和BOMD各有优劣。CPMD固然计算速度更快，不需要进行自洽场迭代计算，计算量小，但是由于计算中并没有使体系真正到达基态，而只是尽量靠近基态，因而其准确性对电子的虚拟质量这个参数的选取依靠程度很大，一旦计算参

24、数不对，得到的体系很可能远远偏离真实的势能面，得不到正确的动力学轨迹。同时，为了保证其尽量靠近基态，分子动力学时间步长一般选得较小。而BOMD固然计算量大，但是由于每一步都保证系统到达基态，因而其分子动力学步长能够获得较大，一般1fs到5fs都有可能。综合来讲，假如能结合二者的优势，第一原理分子动力学计算效率将大大提高，这也成为近年来其发展的重要方向。一般做分子动力学的时候都需要较多原子，一般都超过100个。当原子数多的时候，k点实际就需要较少了。有的时候用一个k点就行，不过这都需要严格的测试。通常超过200个原子的时候，用一个k点，即Gamma点就能够了。INCAR：EDIFF一般来讲，用1

25、E-4或者1E-5都能够，这个参数只是对第一个离子步的自洽影响大一些，对于长时间的分子动力学的模拟，精度小一点也无所谓，但不能太小。IBRION=0分子动力学模拟IALGO=48一般用48，对于原子数较多，这个优化方式较好。NSW=1000多少个时间步长。POTIM=3时间步长,单位fs,通常1到3.ISIF=2计算外界的压力.NBLOCK=1多少个时间步长，写一次CONTCAR，CHG和CHGCAR，PCDAT.KBLOCK=50NBLOCK*KBLOCK个步长写一次XDATCAR.ISMEAR=-1费米迪拉克分布.SIGMA=0.05单位:电子伏NELMIN=8一般用6到8,最小的电子sc

26、f数.太少的话,收敛的不好.LREAL=AAPACO=10径向分布函数距离,单位是埃.NPACO=200径向分布函数插的点数.LCHARG=F尽量不写电荷密度,否则CHG文件太大.TEBEG=300初始温度.TEEND=300终态温度。不设的话，等于TEBEG.SMASS-3NVEensemble;-1用来做模拟退火。大于0NVT系综。SMASS=1,2,3是没有区别的。都是NVTensemble。SMASS只要是大于0就是NVT系综。学习了，但是要指出你的一点小错误。NBLOCK=1指的是多少个离子步时间步长只是对于MD而言，对于其它的计算，NBLOCK也是起控制作用的写一次XDATCARKBLOCK=50NBLOCK*KBLOCK个离子步写一次PCDAT.CONTCAR是每个离子步之后都会写出来的，但是会用新的把老的覆盖CHG是在每10个离子步写一次，不会覆盖CHGCAR是在任务正常结束之后才写的。