Gaussian和Molpro该用哪个，寻求大家建议

算一算

我现在遇到一个比较尴尬的情况：我老板有一个交情比较深的老合作者，此人是Molpro的研发团队的一员，最近极力向我老板推荐Molpro，希望我放弃Gaussian改成使用Molpro。我不知道他具体是怎么跟我老板说的，我老板转述他的话，总结起来有两点——一个是“在DFT、post-HF、casscf的计算上比高斯速度快”，另一个是“在激发态计算上比高斯更优越”。我老板不懂计算化学，也不会用这些软件，所以他也说不出什么具体东西了；但是他被这个“老朋友”说服了，现在劝我“弃暗投明”放弃高斯转而学习Molpro。这两个软件的版权我们单位都买了，所以不用考虑钱的问题，我现在的疑问是：

1. Molpro真的在DFT、post-HF、casscf上速度更快吗？能快到什么程度？我们组里做的都是有机小分子，不超过20个原子的，不知道Molpro在速度上能带来多大优势。

2. Molpro 在激发态计算上更优越是真的吗？这个“优越”体现在什么方面？在小分子上能体现出来吗？

3. 如果Molpro真的比高斯好，那我学Molpro时间成本高吗？Molpro用起来和高斯一样简单吗？

4. 如果Molpro没那么好，学它不值得，那我该怎么说服我老板让我继续用高斯而不必学Molpro？我觉得他相当信任这个“老朋友”（尽管此人和Molpro利益相关），如果反驳，我得抛出一些有力证据来反驳吧！

希望使用过Gaussian和Molpro的各路大侠都来说说经验吧，吐槽也行

zjxitcc

我并不觉得二者有矛盾之处，两个都学会，技多不压身。而且你们两个软件都买了。
高斯适合做DFT和TDDFT的结构优化。Molpro适合做CCSD(T)，CASSCF，CASPT2等高精度方法的单点，小分子的CASSCF结构优化也是可以做的，相辅相成。有了DFT计算结果，对于DFT结果相差1-2kcal/mol的能量难以分辨的中间体再来个高精度的单点，那就是比较漂亮的计算工作。
没见过两个软件比较DFT和TDDFT的，楼下有知道的小伙伴可以谈谈。毕竟大家用molpro都是奔着多参考方法去的。

这个“做激发态优越”是有歧义的，TDDFT，EOM-CCSD和SA-CASSCF（包括MS-CASPT2等）都可以做激发态，TDDFT用高斯就挺好的，后面两个方法当然是molpro更专业更快。

Molpro的CASSCF的收敛性甩高斯几条街（不过我认为PySCF的CASSCF才是世界上最快的），毕竟是专业的多组态软件。显然用高斯做CASSCF是不明智的。

高斯几乎是最容易上手的量化软件，输入文件已经算十分友好、简单了；Molpro的学习成本显然是稍微高一些的，输入文件复杂一点。但是呢，一回生二回熟。

这就类似初学者学Python, Fortran还是C++的问题，各有优劣，但是精通一门+能看懂另外两门，这种技巧或能力是需要的。

sobereva

DFT比Gaussian快纯属瞎说，Molpro的心思也根本不在DFT上，连DFT二阶解析导数都不支持

post-HF里目前比较常用的就是CCSD(T)，这个确实比**快，这里有简单对比
硬盘速度与内存容量对量子化学计算速度影响的测试
http://sobereva.com/397

计算激发态的方法一大堆，得具体说是什么方法。Molpro对最常用的TDDFT做得明显不如Gaussian，而且连点群对称性都没法利用。

Molpro的门槛明显高于Gaussian

基本上Molpro主要拿来做CASSCF和多参考方法的计算，除此以外，一般研究完全没有用Molpro的必要。

抛开RI不谈，Gaussian在DFT方面做得是所有程序里最完美的（支持的任务类型、泛函的类型、代码稳健性、代码效率、支持的导数阶数、对溶剂效应等方面的考虑等）

算一算

谢谢楼上二位提供大量信息。关于这两种软件的比较的信息实在太少，谷歌在这点上都成了废物，可能因为高斯公司的霸权主义（以及其它量化软件搞霸权的潜在可能），大家都不敢发这种信息。还好咱们论坛有人敢说真话。

看样子这两种软件各有千秋，我不能放弃高斯，也不能把Molpro扔一边不理。