计算化学公社

 找回密码 Forget password
 注册 Register

Gaussian-MOKIT-Molpro 联用方案 gmm.py

查看数: 4617 | 评论数: 6 | 收藏 Add to favorites 17
关灯 | 提示:支持键盘翻页<-左 右->
    组图打开中,请稍候......
发布时间: 2022-11-22 22:06

正文摘要:

本帖最后由 mizu-bai 于 2024-1-23 14:26 编辑 一、前言 自从看了社长写的 Gaussian 与 xTB/ORCA 联用方案后,一直想把组里常用的 Molpro 与 Gaussian 接起来使用。苦于 Molpro 输入文件的模板过于难写,一直 ...

回复 Reply

shenzp 发表于 Post on 2023-2-12 19:12:43
mizu-bai 发表于 2023-2-12 14:08
注意看源码中生成 Gaussian ROHF 输入文件那段

好的,非常感谢!
mizu-bai 发表于 Post on 2023-2-12 14:08:31
本帖最后由 mizu-bai 于 2023-2-12 14:10 编辑
shenzp 发表于 2023-2-11 23:39
现在这个脚本好像不能把gaussian里的自定义基组放进生成的gjf文件中,请问怎么改一下能用自定义基组?

注意看源码中生成 Gaussian ROHF 输入文件那段


  1. with open(InputFile, "r") as fi:
  2.     (atoms, derivs, charge, spin) = [int(x) for x in fi.readline().split()]
  3.     ROHF_INP += f"{charge} {spin}\n"
  4.     for i in range(0, atoms):
  5.         arr = fi.readline().split()
  6.         atom = ELEMENTS[int(arr[0])]
  7.         coord = [f"{(float(x) / ANG2BOHR)}" for x in arr[1:4]]
  8.         ROHF_INP += f" {atom}"
  9.         ROHF_INP += " " * 4
  10.         ROHF_INP += (" " * 4).join(coord)
  11.         ROHF_INP += "\n"

  12.     ROHF_INP += "\n"
复制代码


在最后一个 `ROHF_INP += "\n"` 后添加一行


  1.     ROHF_INP += "@basis_file.gbs"
复制代码


注意这一行的缩进一定要和最后一个 `ROHF_INP += "\n"` 对齐,均为四个空格,并把自己的基组文件放到当前目录下。以及记得把 `gmm.json` 配置文件中的 Gaussian 计算级别中基组的部分换成 `gen`。
shenzp 发表于 Post on 2023-2-11 23:39:59
现在这个脚本好像不能把gaussian里的自定义基组放进生成的gjf文件中,请问怎么改一下能用自定义基组?
mizu-bai 发表于 Post on 2022-11-26 14:32:04
Update

修改了 gmm.py 中追加 Molpro Post-HF 计算命令的代码,将每次计算的能量和梯度信息保存到 energy.csv 和 grad.csv 中,不用再在 gmm.json 指定 xml 需要解析的节点的属性值了,帖子中的 gmm.json 应修改成下面样子:
  1. {
  2.     "Gaussian": {
  3.         "nproc": 4,
  4.         "memory": "4GB",
  5.         "level": "#p rohf aug-cc-pvdz nosymm int=(nobasistransform)"
  6.     },
  7.     "Molpro": {
  8.         "nproc": 8,
  9.         "memory": "200M",
  10.         "commands": [
  11.             "basis=avdz",
  12.             "{rhf;}",
  13.             "{ccsd(t)-f12a;}"
  14.         ]
  15.     }
  16. }
复制代码

最新版 gmm.py 代码在此 gmm.py (3.98 KB, 下载次数 Times of downloads: 15)
鬼隐 发表于 Post on 2022-11-22 22:09:02
mizu好厉害! 顶!这个package好实用!
贴贴

手机版 Mobile version|北京科音自然科学研究中心 Beijing Kein Research Center for Natural Sciences|京公网安备 11010502035419号|计算化学公社 — 北京科音旗下高水平计算化学交流论坛 ( 京ICP备14038949号-1 )|网站地图

GMT+8, 2024-11-24 00:26 , Processed in 0.202499 second(s), 27 queries , Gzip On.

快速回复 返回顶部 返回列表 Return to list