ABACUS 开源项目教程

ABACUS 开源项目教程

abacus-develop An electronic structure package based on either plane wave basis or numerical atomic orbitals. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aba/abacus-develop

1. 项目介绍

ABACUS（Atomic-orbital Based Ab-initio Computation at UStc）是一个基于密度泛函理论（DFT）的开源软件包。它支持使用平面波基组或数值原子轨道基组进行电子结构计算。ABACUS 使用模守恒赝势来描述核离子与价电子之间的相互作用，并支持 LDA、GGA、meta-GGA 和混合泛函。除了单点计算外，ABACUS 还支持几何优化和各种系综的从头分子动力学。此外，ABACUS 还提供了多种高级功能，如 DFT+U、VdW 校正和隐式溶剂模型等，以模拟材料。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖：

• CMake
• GCC 或 Clang
• Python 3.x

2.2 克隆项目

首先，克隆 ABACUS 项目到本地：

git clone https://github.com/abacusmodeling/abacus-develop.git
cd abacus-develop

2.3 编译项目

使用 CMake 配置并编译项目：

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4

2.4 运行示例

编译完成后，您可以运行一个简单的示例来验证安装是否成功：

cd ../examples/example1
../../build/abacus

3. 应用案例和最佳实践

3.1 材料模拟

ABACUS 广泛应用于材料科学领域，特别是在计算材料的电子结构和性质方面。例如，可以使用 ABACUS 计算晶体的能带结构、态密度和电荷密度分布。

3.2 分子动力学

ABACUS 支持从头分子动力学（AIMD），可以模拟材料在不同温度和压力下的动力学行为。这对于研究材料的相变和热力学性质非常有用。

3.3 机器学习辅助的 DFT

ABACUS 还提供了基础设施，支持机器学习辅助的 DFT 方法，如 DeePKS、DP-GEN 和 DeepH 等。这些方法可以显著加速计算过程，并提高计算精度。

4. 典型生态项目

4.1 DP-GEN

DP-GEN 是一个基于深度学习的自动生成训练数据集的工具，与 ABACUS 结合使用，可以自动生成高质量的训练数据集，用于机器学习模型的训练。

4.2 DeePKS

DeePKS 是一个基于深度学习的 DFT 方法，可以显著提高计算效率和精度。ABACUS 提供了对 DeePKS 的支持，使得用户可以在 ABACUS 中直接使用 DeePKS 进行计算。

4.3 DeepH

DeepH 是一个基于深度学习的哈密顿量预测工具，与 ABACUS 结合使用，可以快速预测材料的哈密顿量，从而加速材料模拟过程。

通过以上模块的介绍，您应该对 ABACUS 项目有了一个全面的了解，并能够快速上手使用。

abacus-develop An electronic structure package based on either plane wave basis or numerical atomic orbitals. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aba/abacus-develop