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Multiwfn入门tips文/Sobereva 2012-Nov-7Multiwfn是一个功能广泛、高效、易用的量子化学波函数分析程序。
写本文的目的是帮助刚接触Multiwfn的人能够在短时间内了解Multiwfn的基本原理以及如何使用。
但此文并不讲解程序操作过程和原理，因为这些内容已经在诸多帖子、程序手册里有详尽描述和示例。
本文着重谈一下应该优先看哪些资料，如何使用手册等问题，使读者明白Multiwfn的使用根本没有什么门槛。
与此同时也提及一些量化刚入门的用户可能会忽略的要点或困惑的问题。
本文内容对应的是Multiwfn 2.6版。
1 对使用者的要求对于量化初学者，Multiwfn当成一个工具作为黑箱来用也可以，但是我还是建议使用者具备一些最基本的理论知识，这样才能避免犯低级错误，才能更透彻地理解程序原理和输出信息的物理意义。
使用者只要仔细读过Levine的Quantum chem istry第五版或第六版（或具有相同级别的知识），就已经足够了，结合手册中对各个功能的理论的讲解，就完全能够理解Multiwfn涉及的全部功能的原理了。
绝大部分Multiwfn的功能运算效率都很高，而且支持并行，在普通个人双核机子上运行就已经挺快了。
完全没必要弄到服务器上去执行。
2 程序的下载、安装、执行和引用Multiwfn最新版本的可执行文件、源代码和手册pdf文档在 的首页上点击相应链接即可下载，老版本可以点击download标签然后下载。
文件名上带bin 或binary的表明是已编译好的可执行文件，src代表源代码文件包。
在首页的Recent update history栏目中可以看到最新版本更新了哪些内容。
在每个正式版本发布之前，有可能也把正在开发的临时版本挂在这个栏目上。
临时版本未经全面测试，手册也没写全，但是已经实现了更新历史上提到的最新功能和改进。
如果想尝鲜可以试试。
Multiwfn更新比较快。
新版本中总会不断添加新的有用的功能、改善界面设计使之更好用、修复各种bug、提升运行效率。
理论化学中的量子化学计算随着科技的发展和人们对物质本质认识的深入，化学的理论研究也越来越受到人们的关注。
量子化学计算作为化学理论研究的一种方法，已经成为当前化学界研究的热点之一。
本文将介绍量子化学计算的基本概念、方法和应用，并从中探讨其在化学研究中的作用和价值。
量子化学计算是指利用量子力学原理和计算机技术对分子或化学反应进行数值模拟和计算的一种方法。
其关键在于通过计算机技术对分子及其电子结构进行计算，从而研究分子的结构、性质及其与周围环境的相互作用等问题。
以往化学研究主要通过实验手段进行，往往需要大量时间和物质资源，而量子化学计算则可节约研究成本和时间，提高研究效率。
量子化学计算的基本概念1.量子力学：是描述微观世界中的物理规律的一种物理学理论。
量子力学提出了“波粒二象性”和“不确定原理”等基本概念，可以对分子及其电子结构进行描述和计算。
2.分子结构：分子由原子组成，原子之间通过键相连，形成分子的框架结构。
分子的组成和结构在很大程度上决定了分子的性质和用途。
因此研究分子的结构为化学研究提供了基础信息。
3.电子结构：电子是分子中最重要的组成部分，其动态行为直接决定了分子的性质和反应。
因此研究分子的电子结构及其变化规律是一项重要研究内容。
量子化学计算的基本方法1.量子化学基本模型：量子化学计算主要基于分子轨道理论，即分子内电子排布情况决定了分子的性质和反应。
常用的计算模型有：HF计算、密度泛函理论(DFT)计算、MP2计算等。
2.分子坐标和电荷分布：分子坐标包括各原子的空间位置和连接方式，而电荷分布包括电子的整体分布以及电子对于不同原子之间的分配。
利用计算机程序对分子进行描述和计算，需要对分子间的坐标和电荷分布进行精确的描述和设置。
3.计算方法：现有的计算方法分为两类：一种是量子力学方法，包括密度泛函理论、哈特里-福克(Hartree-Fock)方法、MP2、CC、CASSCF等；另一种是经典力学方法，包括分子力场方法、分子动力学方法、蒙特卡洛方法等。
计算化学实验_分⼦结构模型的构建及优化计算实验9 分⼦结构模型的构建及优化计算⼀、⽬的要求1．掌握Gaussian 和GaussView程序的使⽤。
2．掌握构建分⼦模型的⽅法，为⽬标分⼦设定计算坐标。
3．能够正确解读计算结果，采集有⽤的结果数据。
⼆、实验原理量⼦化学是运⽤量⼦⼒学原理研究原⼦、分⼦和晶体的电⼦结构、化学键理论、分⼦间作⽤⼒、化学反应理论、各种光谱、波谱和电⼦能谱的理论，以及⽆机、有机化合物、⽣物⼤分⼦和各种功能材料的结构和性能关系的科学。
Gaussian程序是⽬前最普及的量⼦化学计算程序，它可以计算得到分⼦和化学反应的许多性质，如分⼦的结构和能量、电荷密度分布、热⼒学性质、光谱性质、过渡态的能量和结构等等。
GaussView是⼀个专门设计的与Gaussian配套使⽤的软件，其主要⽤途有两个：构建Gaussian的输⼊⽂件；以图的形式显⽰Gaussian计算的结果。
本实验主要是借助于GaussView程序构建Gaussian的输⼊⽂件，利⽤Gaussian程序对分⼦的稳定结构和性质进⾏计算和分析。
三、软件与仪器1．软件：Gaussian03、GaussView计算软件，UltraEdit编辑软件。
2．仪器：计算机1台。
四、实验步骤1．利⽤GaussView程序构建Gaussian的输⼊⽂件打开GaussView程序，如图9-1所⽰，在GaussView中利⽤建模⼯具（View→Builder→），如图9-2所⽰，在程序界⾯元素周期表的位置处找到所需的元素，单击即可调⼊该元素与氢元素的化合物。
图9-1 GaussView打开时的界⾯图9-2点击Builder及双击图标后出现的元素周期表窗⼝图若要构建像⼄烷这样的链状分⼦，需要先点击⼯具栏中的按钮，常见的链状分⼦就显⽰在新打开的窗⼝中，如图9-3所⽰。
图9-3 常见链状官能团窗⼝图若要构建像苯、萘等环状结构的分⼦结构，需要双击⼯具栏中的按钮，常见的环状有机分⼦就显⽰在新打开的窗⼝中，如图9-4所⽰。
量子化学概述
标题：量子化学概述
正文：
量子化学是一门研究原子和分子的物理性质及其变化的学科。
它基于量子力学的原理，通过数学计算和理论模型来描述和解释原子与分子的结构、性质和反应。
首先，量子化学研究的核心是原子和分子的波函数。
根据薛定谔方程，波函数可以描述系统的状态和性质。
通过求解薛定谔方程，我们可以得到原子和分子的能量、振动频率、轨道结构等信息。
其次，量子化学研究的一个重要应用领域是分子结构预测。
通过计算，可以确定分子的几何构型、键长和键角等。
这对于理解分子的稳定性和反应活性具有重要意义。
同时，量子化学还可以预测分子的光谱性质，如吸收光谱和拉曼光谱，进一步揭示物质的结构特征。
此外，量子化学也在解释化学反应机制、催化过程和原子与分子间的相互作用方面发挥重要作用。
通过量子化学计算，可以研究反应的速率常数、中间体的形成和反应物的能垒等。
这对于设计新的催化剂和理解化学反应动力学有着重要意义。
最后，量子化学还与实验研究相结合，通过理论模拟和实验验证相互印证，共同推动科学的进展。
量子化学的发展也为材料科学、生物化学和药物设计等领域提供了理论基础和研究方法。
总结起来，量子化学是一门基于量子力学原理的学科，通过数学模型和计算方法研究原子和分子的性质和反应。
它在预测分子结构、解释化学反应机制和催化过程等方面发挥着重要作用，为化学和相关领域的研究提供了关键的理论支持。
量子化学是以量子力学为理论基础量子化学综述一量子化学简介量子化学是以量子力学为理论基础，以计算机为主要计算工具来研究物质的微观结构与宏观性质的关系科学，用以解释物质和化学反应所具有的特性的内在本质及其规律性。
1926年，薛定谔成功地解决了量子态ψ( r , t)是如何随时间演化及各种情况下求出波函数的问题，提出了著名的薛定谔方程。
1927年，化学家Heitler和London等人成功地利用量子力学理论解释了H分子的形2成，开辟了用量子力学方法研究分子中电子行为的广阔领域，标志着量子化学的开始。
随着量子化学基础理论和计算方法的发展，不但使其成为解释化学现象微观本质的强有力工具，而且，使通过量子化学计算来预测化合物性能成为可能。
量子化学是理论化学的一个分支学科，是将量子力学的原理和方法应用到化学问题研究中而产生的一门学科，经过化学家们的努力，量子化学理论和计算方法在近几十年来取得了很大的发展，在定性和定量地阐明许多分子、原子和电子尺度级问题上已经受到足够的重视。
目前，量子化学已被广泛应用于化学的各个分支以及生物、医药、材料、环境、能源、军事等领域，取得了丰富的理论成果，并对实际工作起到了很好的指导作用。
量子化学可分基础研究和应用研究两大类，基础研究主要是寻求量子化学中的自身规律，应用研究是利用量子化学方法处理化学问题，用量子化学的结果解释化学现象。
二现代价键理论计算方法1 价键波函数的计算在价键方法中一个重要的性质是使用了非正交轨道，所有的N!项都对矩阵元有贡献，至今为止仍然没有高效的算法来计算Hamiltonian和重叠矩阵元，这就是价键理论中著名的"N!"困难。
计算Hamiltonian矩阵元和重叠矩阵元有两种方法:一种是经典的行列式展开方法，另一种则是对不变式方法。
a .经典的行列式展开一个HLSP波函数可以表达2n个Slater行列式的线性组合：n为共价键的个数，D(Ωk)为D(Ωk)的Slater行列式，P i是第i个共价键中交换该键的两个成键电子的算符。
量子化学基本原理与应用
量子化学是一种基于量子力学原理的化学研究方法，它可以用来解释和预测分子的结构、反应和性质。
量子化学的基本原理是基于薛定谔方程，它描述了分子中电子的运动和相互作用。
通过求解薛定谔方程，可以得到分子的波函数，从而计算出分子的能量、电荷分布和反应动力学等信息。
量子化学的应用非常广泛，它可以用来研究分子的结构、反应机理、光谱学和材料科学等领域。
例如，在药物设计中，量子化学可以用来预测分子的活性和选择性，从而指导药物的设计和优化。
在材料科学中，量子化学可以用来研究材料的电子结构和光学性质，从而指导材料的设计和合成。
量子化学的计算方法包括从头算和半经验方法。
从头算是指从基本的物理原理出发，通过数值计算求解薛定谔方程，得到分子的波函数和能量等信息。
半经验方法则是基于实验数据和经验参数，通过简化模型来计算分子的性质。
从头算方法的精度更高，但计算量也更大，适用于小分子和简单体系的研究。
半经验方法则更适用于大分子和复杂体系的研究。
量子化学是一种非常重要的化学研究方法，它可以用来解释和预测分子的结构、反应和性质。
随着计算机技术的不断发展，量子化学的应用也越来越广泛，为化学研究和应用带来了巨大的推动力。
第一性原理，英文First Principle，是一个计算物理或计算化学专业名词，广义的第一性原理计算指的是一切基于量子力学原理的计算。
我们知道物质由分子组成，分子由原子组成，原子由原子核和电子组成。
量子力学计算就是根据原子核和电子的相互作用原理去计算分子结构和分子能量（或离子），然后就能计算物质的各种性质。
从头算（ab initio）是狭义的第一性原理计算，它是指不使用经验参数，只用电子质量，光速，质子中子质量等少数实验数据去做量子计算。
但是这个计算很慢，所以就加入一些经验参数，可以大大加快计算速度，当然也会不可避免的牺牲计算结果精度。
量子力学第一性原理：仅需五个物理基本常数——电子质量、电子电量、普郎克常数、光速和玻耳兹曼常数，通过求薛定谔方程得到材料的电子结构，而不依赖于任何经验常数即可以预测微观体系的状态和性质，预测材料的组分、结构、性能之间的关系，进一步设计具有特定性能的新材料。
作为评价事物的依据，第一性原理和经验参数是两个极端。
第一性原理是某些硬性规定或推演得出的结论，而经验参数则是通过大量实例得出的规律性的数据，这些数据可以来自第一性原理(称为理论统计数据)，也可以来自实验(称为实验统计数据)。
如果某些原理或数据来源于第一性原理，但推演过程中加入了一些假设(这些假设当然是很有说服力的)，那么这些原理或数据就称为“半经验的”。
量子化学的第一性原理是指多电子体系的Schrödinger方程，但是光有这个方程是无法解决任何问题的，量子力学能够准确的解决的问题很少很少，绝大多数都是有各种各样的近似，为此计算量子力学提出一个称为“从头计算”的原理作为第一性原理，除了Schrödinger 方程外还允许使用下列参数和原理：(1) 物理常数，包括光速c、Planck常数h、电子电量e、电子质量me以及原子的各种同位素的质量，尽管这些常数也是通过实验获得的。
(在国际单位值中，光速是定义值，Planck 常数是测量值，在原子单位制中则相反。
量子化学在化学领域中的作用和应用近年来，科技不断发展，多种新技术也不断涌现。
其中，量子化学作为一种新兴的技术，被广泛应用于化学领域之中，并逐渐成为化学研究中的重要一环。
本文将介绍量子化学在化学领域中的作用和应用。
一、量子化学的基本介绍量子化学是一种基于量子力学的计算方法，可以用来计算化学分子的属性、结构和行为。
这种方法通常使用计算机程序，通过对量子体系的数学模型求解，得到化学体系中的各种量。
量子化学被广泛应用于环境科学、生物医药、化学工程等多个领域，已成为理解和解决实际问题的一种有效手段。
二、量子化学的应用1. 分子模拟量子化学可以用来模拟分子的结构、能量和物理性质，对分子间相互作用的机理进行分析。
例如，分析分子与其他化学物质的相互作用，分析不同化学物质之间的反应机理等。
有许多常用的模拟软件，如Gaussian和Orca等，被广泛应用于分子模拟。
2. 材料科学材料科学研究人员可以利用量子化学的方法来研究新材料的电子输运、化学反应等性质。
例如，他们可以通过对材料的化学结构进行计算，预测材料的电子输运行为；他们还可以通过计算材料内部的化学反应特征，加速化学反应的步骤。
3. 药物研发药物研发是一个繁琐而重要的领域，量子化学可以帮助了解药物与生物分子间的相互作用机理，提高新药物的设计和制定效率。
例如，利用量子化学，药物研究人员可以计算药物与生物大分子相互作用的潜在能量面，找到药物分子中最为关键的活性基团，从而改进药物的构效关系，减少不必要的化学反应步骤。
4. 新能源开发新能源是当前的热点问题，量子化学可以帮助研究人员寻找新型材料，从而提高能量存储或转换效率。
例如，通过计算电子的能带结构，可以预测新型材料的电学性质和导电性；通过计算化学键的强度和键角，可以预测这些材料的力学性质和物理性质。
三、量子化学的研究进展随着计算机的不断升级和量子化学的不断发展，量子化学在实践中的应用也在不断提高。
近年来，量子化学在机器学习领域中的应用越来越受到关注。
Gaussi an 量子化学计算技术与应用Gaussian 是做半经验计算和从头计算使用最广泛的量子化学软件，可研究诸如分子轨道，结构优化，过渡态搜索，热力学性质，偶极矩和多极矩，电子密度和电势，极化率和超极化率，红外和拉曼光谱，NMR，垂直电离能和电子亲合能，化学反应机理，势能曲面和激发能 QM/MM 计算等化学领域的许多课题。
应用非常广泛，而且易于上手。
一、理论计算化学理论及相关程序入门1 理论计算化学简介1.1 理论计算化学概述1.2 HF理论及后HF方法(高精度量化方法)1.3 密度泛函理论和方法1.4 不同理论计算方法的优缺点及初步选择1.5 基组及如何初步选择基组2 Gaussian安装及GaussView安装及基本操作2.1 Gaussian安装及设置（Win版和Linux版）2.2 GaussView安装及设置2.3 GaussView使用及结构构建3 Linux、Vi编辑器等及Gaussian基本介绍3.1 学习Linux基本命令及Vi编辑器3.2 详细认识输入文件和输出文件（Win和Linux）3.3 构建Gaussian输入文件并提交任务二、Gaussian专题操作及计算实例4 Gaussian专题操作Ⅰ：（均含操作实例）4.1 结构几何优化及稳定性初判4.2 单点能（能量）的计算及如何取值4.3 开壳层与闭壳层计算4.4 频率计算及振动分析(Freq)4.5 原子受力计算及分析（Force）4.6 溶剂模型设置及计算（Solvent）5 Gaussian专题操作Ⅱ：（均含操作实例）5.1 分子轨道、轨道能级计算及查看5.2 HOMO/LUMO图的绘制5.3 布居数分析、偶极矩等计算及查看5.4 电子密度、静电势计算及绘制（SCF、ESP）5.5 自然键轨道分析（NBO）三、 Gaussian进阶操作及计算实例6 Gaussian进阶操作I：势能面相关（均含操作实例）6.1 势能面扫描 (PES)6.2 过渡态搜索（TS和QTS）6.3 反应路径IRC等6.4 反应能垒：熵，焓，自由能等7 Gaussian进阶操作II：——各类光谱计算及绘制（均含操作实例）7.1 紫外吸收，荧光和磷光7.2 红外光谱IR7.3 拉曼光谱RAMAN7.4 核磁共振谱NMR7.5 电子/振动圆二色谱（ECD/VCD）7.6 外加电场与磁场(Field)8 Gaussian进阶操作III：——激发态专题8.1 垂直激发能与绝热激发能8.2 垂直电离能与电子亲和能8.3 重整化能（重组能）8.4 激发态势能面8.5 激发态能量转移（EET）8.6 自然跃迁轨道（NTO）8.7 激发态计算方法讨论9 Gaussian进阶操作IV：——高精度和多尺度计算方法9.1 多参考态(CASSCF)方法及操作9.2 背景电荷法9.3 ONIOM方法与QM/MM方法及操作9.4 结合能（ Binding Energy ）和相互作用能（包含BSSE 修正，色散修正等）9.5 非平衡溶剂效应及其修正四、 Gaussian计算专题与实践应用10 Gaussian综合专题I：Gaussian报错及其解决方案10.1 如何查看报错及解决Gaussian常见报错10.2 专项：SCF不收敛解决方案10.3 专项：几何优化不收敛（势能面扫描不收敛）解决方案10.4 专项：消除虚频等解决方案10.5 专项：波函数稳定性解决方案11 Gaussian综合专题II：常用密度泛函和基组分类、特点及选择问题11.1 Jacobi之梯下的交换相关能量泛函11.2 常见交换相关泛函优缺点及用法11.3 长程修正泛函、色散修正泛函等11.4 常见基组特点及用法选择（自定义基组等，基组重叠误差等）12 Gaussian文献I: 聚集诱导荧光（AIE）和激发态分子内质子转移（ESIPT）12.1 聚集诱导荧光(AIE)与聚集诱导猝灭（ACQ）12.2 激发态质子转移ESIPT12.3 晶体结构及分子建模12.4 QM/MM与ONIOM计算12.5 重整化能，圆锥交叉及质子转移(文献：Dyes and Pigments Volume 204, August 2022, 110396 )13 Gaussian文献专题II: 热激活延迟荧光(TADF)13.1 热激活延迟荧光TADF机理13.2 分子内能量转移Jablonski图13.3 旋轨耦合与各类激发能13.4 辐射速率、非辐射速率、（反）系间穿越等13.5 评估荧光效率（文献： ACS Materials Lett. 2022, 4, 3, 487–496 ）14 其他量化软件简介及总结Molcas/Molpro, Q-chem, lammps, Momap, ADF, Gromacs等详情：【腾讯文档】Gaussian量子化学、LAMMPS分子动力学课程。
基于机器学习算法的量子化学计算程序研究随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法在各个领域的应用日益广泛。
其中，在化学研究领域，基于机器学习算法的量子化学计算程序已经成为研究热点。
本文将介绍基于机器学习算法的量子化学计算程序的研究现状、原理和应用前景。
一、研究现状化学计算是研究化学反应、化学物质性质和分子结构的重要手段之一。
然而，传统的计算方法如量子力学哈密顿数值求解、密度泛函理论等计算方法存在着计算成本高、计算效率低、计算结果依赖于人工设定的参数等问题。
为解决这些问题，基于机器学习算法的量子化学计算程序应运而生。
近年来，基于机器学习算法的量子化学计算程序已经获得了一系列的突破。
例如，在2016年，Chen等人提出了一个基于长短时记忆神经网络的方法，可以用于预测各种分子的能量。
在2017年，Rupp等人与Google Brain合作，提出了一个名为SchNet的神经网络，可以准确地描述分子活动，并用于有机化学反应的预测。
二、原理机器学习算法的原理是利用一个训练数据集，通过数学模型的拟合和优化，来构建一个预测模型。
在基于机器学习算法的量子化学计算程序中，训练数据集一般包括大量的分子结构和其对应的能量值、电子结构等数据。
利用这些数据，可以通过神经网络、随机森林等多种学习算法进行拟合和优化，从而预测未知分子结构的能量值、电子结构等性质。
三、应用前景基于机器学习算法的量子化学计算程序在化学研究中的应用前景十分广泛。
例如，能量计算可以用于对化学反应进程进行分析，可以用于合成新型材料等应用领域的开发，还可以用于药物研究等方面。
电子结构计算则可以用于设计高性能的光电器件、生物传感器等等。
因此，基于机器学习算法的量子化学计算程序在化学研究中的应用具有重要的意义。
总结：随着机器学习算法的不断发展，基于机器学习算法的量子化学计算程序在化学研究中已经成为了一种重要的工具。
虽然该技术仍面临着一些挑战，如提高模型的精度和泛化能力、加速计算等方面，但是随着相关技术进一步深入和完善，基于机器学习算法的量子化学计算程序在更广泛的应用领域中展现出了巨大的潜力。
量子化学mopac计算相对结合能量子化学是许多科学和工程领域中必不可少的一种计算方法。
它是利用量子力学原理研究分子的稳定结构、反应活性和性质等方面的方法。
MOPAC是这种计算的一种有效工具。
相对结合能是描述化合物稳定性的一个重要指标。
它表示化合物在化学反应中所能释放的能量。
这里，“相对”指的是对比参考化合物的相对能量差异。
通常来说，如果一个化合物的相对结合能比参考化合物更高，那么它就更加稳定。
MOPAC是一种基于轨道能量理论的程序。
它能够计算分子的电子结构、几何构型、振动频率和反应通道等相关信息。
MOPAC可以通过量子力学的方法计算分子和分子之间的相对结合能。
在使用MOPAC计算相对结合能时，首先需要选择适当的参考化合物。
这通常是指一种相同元素组成的化合物，但是其结构与待计算化合物类似，且具有已知的相对结合能。
这样，将相对结合能相加获得的总结合能就可以与实验测定值比较。
在计算相对结合能时，MOPAC将化合物视为一些原子的组合，每个原子都将电子关联到一个或多个轨道上。
在化学反应中，原子之间的键合和断裂过程可以通过占据轨道和未占据轨道之间的转化来描述。
使用MOPAC，可以根据元素周期表和原子序数生成化学元素库，计算相应元素的傅里叶轨道和Slater轨道、自洽场电子动力学方法和一些其他量子化学参数。
最终，通过使用MOPAC计算相对结合能可以得出化合物的稳定性指标。
这种方法不仅在研究分子结构和反应性能、提高分子设计可靠性方面具有巨大的价值，还可以在材料科学、生物化学等多个领域得到应用。
总之，MOPAC作为一种快速、有效、准确的量子化学计算工具，可以帮助科学家们更好地理解分子的化学结构和热力学性质，从而为相关领域的研究提供重要的参考依据。
