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[Gaussian/gview] Gaussian振动光谱计算报错

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请问一下各位老师,我在通过Gaussian计算振动光谱的时候报错,关键词加上TIMEDEPENDENT就好了,试了一下确实可以。但我完全没有明白,这和Gaussian默认的TIMEINDEPENDENT计算出来的结果有什么区别?是否也是可以接受的?恳请各位老师解答。(附log与gjf文件)

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发表于 Post on 前天 15:36 | 只看该作者 Only view this author
你的这个任务写的太难读了,而且不少不明所以的关键词,建议仔细读一读sob老师关于怎么写Gaussian输入文件的博文。

依照我目前的理解,你是直接读取了之前的chk文件用于计算震动光谱,但是之前结构优化的数据貌似是用TDDFT做的,然后算振动谱,报错
ERROR: Low progression after class 2. Total convergence =  6.3%.
        The vibronic spectrum will likely be unreliable. Stopping.
Error termination via Lnk1e in /home/apps/g16/l718.exe at Fri Apr 17 13:28:30 2026.
这个说明你给程序的波函数与结构是不匹配的,而在TDDFT模式下这个波函数才合理

总之就是这个计算任务看着很诡异,完全搞不懂你在干什么,建议明确你究竟要算什么,基态的还是激发态的,并且将之前结构优化的文件也传上来,就目前我的看法,你在乱算一些东西,胡乱导入波函数的时候出错了。

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鸩羽

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发表于 Post on 前天 17:47 | 只看该作者 Only view this author
本帖最后由 wal 于 2026-4-17 17:53 编辑

TI有收敛性问题,但是可以指认振动峰;TD我记得是路径积分思路做的,可以稳定拿到光谱,但是没办法指认振动峰,就是这样的区别。  
-- To: combinations of  2 simultaneously excited modes --    Spectrum progression:    6.31%

      (with a sum of the Franck-Condon Factors:   5.89%)

这个意思就是高斯觉得两个class才6%收敛度,再做也收敛不了,就停了。
做振动分辨光谱的时候可以把intmode和那个IOP去掉,本来振动分辨的文件就不太好读,打印一堆键的贡献就看着更乱了。分解重组能跟振动分辨光谱拆成两个来做比较好。
某不知名实验组从苞米地里长出来的计算选手

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 楼主 Author| 发表于 Post on 前天 19:20 | 只看该作者 Only view this author
本帖最后由 2182356089 于 2026-4-17 19:32 编辑
wal 发表于 2026-4-17 17:47
TI有收敛性问题,但是可以指认振动峰;TD我记得是路径积分思路做的,可以稳定拿到光谱,但是没办法指认振动 ...

那老师我还想在问您一下,如果是做分解重组能的话,如果是像这样报TI收敛限有问题,那我换成TD分解重组能的话,是不是结果上也是可以接受的。或者说,如果是在正常情况下,做分解重组能的时候,TD和TI方法是不是等价的。

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鸩羽

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发表于 Post on 前天 19:59 | 只看该作者 Only view this author
2182356089 发表于 2026-4-17 19:20
那老师我还想在问您一下,如果是做分解重组能的话,如果是像这样报TI收敛限有问题,那我换成TD分解重组能 ...

不影响,TI/TD都是算光谱的方法,跟分解重组能不相干
某不知名实验组从苞米地里长出来的计算选手

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 楼主 Author| 发表于 Post on 前天 22:11 | 只看该作者 Only view this author
wal 发表于 2026-4-17 19:59
不影响,TI/TD都是算光谱的方法,跟分解重组能不相干

明白了,谢谢老师

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发表于 Post on 2 hour ago | 只看该作者 Only view this author
北京科音高级量子化学培训班(http://www.keinsci.com/KAQC)有一节专门非常详细深入讲振动电子光谱,看里面关于TD的介绍。Gaussian默认的TI也叫SOS方法




你遇到的问题怎么考虑,参考培训里这页幻灯片:


虽然你改用TI表面上不报错了(用TI总不报错),但TD的convergence那么低,简简单单改用TI后本质上结果仍然大概率不合理,幻灯片里都解释了。培训里有具体得多的讲解和例子
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ResearchGate:https://www.researchgate.net/profile/Tian_Lu

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