ABACUS 开源项目使用教程

ABACUS 开源项目使用教程

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，并采用模守恒赝势来描述核离子与价电子之间的相互作用。ABACUS 支持 LDA、GGA、meta-GGA 和混合泛函，并且除了单点计算外，还支持几何优化和各种系综下的从头分子动力学模拟。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，请确保您的系统已经安装了以下依赖：

• 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/deepmodeling/abacus-develop.git
cd abacus-develop

2.3 编译项目

使用 CMake 进行编译：

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 应用案例

ABACUS 广泛应用于材料科学、化学和物理学领域。例如，研究人员可以使用 ABACUS 进行以下计算：

• 计算材料的电子结构
• 进行几何优化
• 模拟材料的分子动力学行为

3.2 最佳实践

• 选择合适的基组：根据研究需求选择平面波基组或数值原子轨道基组。
• 优化计算参数：根据系统的特点调整计算参数，如截断能、k 点网格等，以提高计算效率和精度。
• 使用高级功能：根据需要启用 DFT+U、VdW 校正等功能，以获得更准确的模拟结果。

4. 典型生态项目

ABACUS 作为一个强大的计算工具，与其他开源项目结合使用可以发挥更大的作用。以下是一些典型的生态项目：

• DeePKS：一个基于机器学习的密度泛函理论方法，可以与 ABACUS 结合使用，提高计算效率和精度。
• DP-GEN：一个自动化的材料发现工具，可以与 ABACUS 结合使用，加速新材料的设计和发现过程。
• DeepH：一个用于计算材料电子结构的深度学习工具，可以与 ABACUS 结合使用，提高计算效率。

通过这些生态项目的结合，ABACUS 可以更好地服务于材料科学和化学领域的研究工作。