在Windows下安装和使用MOKIT的三种方式

zjxitcc

1. MOKIT程序简介
MOKIT(Molecular Orbital KIT)是一款免费、开源的量子化学波函数转化程序、多参考方法自动计算程序，在GitLab和GitHub上均有仓库（二者自动同步）

1. https://gitlab.com/jxzou/mokit
   
2. https://github.com/1234zou/MOKIT

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程序支持在近20款量化软件之间转化和复用波函数数据，并且可以自动构建多组态/多参考计算的初始轨道，自动确定活性空间，整合联用各个量化软件的特色功能，以较低使用门槛、较为黑箱的方式高效地完成多参考计算。

此外，MOKIT支持产生各类spin-flip方法（SF-TDDFT, MRSF-TDA, X-TDA, X-TDDFT, SA-SF-DFT等）的输入文件及轨道文件，各类能量分解分析方法（GKS-EDA/LMO-EDA/SAPT0）的输入文件及轨道文件，通过波函数转化和复用，让量化程序直接进入高等级方法/目标方法的计算。截至目前MOKIT已获75篇文章引用，包含文章来自Nat. Chem., J. Am. Chem. Soc., Angew. Chem. Int. Ed.等顶级期刊。更多功能介绍请见程序文档(https://doc.mokit.xyz)。

2. Windows系统下使用场景简介
根据笔者的粗略总结，用户反映的Windows下主要使用场景有

* 进行波函数文件转化，临时用GaussView/Multiwfn看一下轨道形状等等，通常就涉及两三个波函数文件。
* 想从之前计算好的ROKS.fch文件产生各种spin-flip方法的输入文件和轨道文件，再发到服务器/集群上去做计算。
* 想在本机上计算一个中小体系，利用frag_guess_wfn产生各类EDA方法的输入文件和轨道文件，再到Linux下做EDA计算。

这几类相对轻量型的操作在Win下若能办到，将大大增加便利性。因此本文专门介绍MOKIT在Windows操作系统下的安装和使用。

3. 如何在Windows系统下安装和使用MOKIT
用户请选择以下介绍的3.1 ~ 3.3任一种方式，无需三种途径均安装。需要指出，方式3.1和3.2不支持自动构建活性轨道、多参考方法的自动计算等复杂功能，只支持波函数文件转化、传轨道等操作。一来是因为多参考方法往往计算量很大，适合到Linux服务器/集群上进行，不适合在Windows下计算；二来是因为MOKIT有一些功能需要调用到PySCF，而PySCF暂不支持在Windows下使用，因此MOKIT中这部分功能也就无法使用。

3.1 在Windows下使用conda安装MOKIT
假设用户在Windows系统下安装过Python 3，例如在桌面搜索框中输入Anaconda Prompt，可以弹出相应的终端，用户名前有显示(base)，如下图所示

     

若未安装过任何Python 3，可到以下任一网站

1. https://www.anaconda.com/download/success
   
2. https://mirrors.nju.edu.cn/download/Conda

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下载安装包（注意选择Windows版Miniconda Installer）。如果第一个网址弹出提示让您填写用户名和密码，可直接点击“取消”，便可进入下载页面。鼠标左键双击下载好的安装包，跟着提示走便可完成Miniconda Python的安装，然后启动Anaconda Prompt。

在弹出的终端中运行python --version查看Python版本，若是3.x则没问题。运行

1. conda create -n mokit-py311 python=3.11 mokit -c mokit -c conda-forge

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过几秒会弹出提示，按y，这样就创建了一个新的虚拟环境并在其中安装了MOKIT。

3.2 使用Windows预编译版MOKIT
到以下网址

1. https://gitlab.com/jxzou/mokit/-/releases

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下载Windows预编译版MOKIT。笔者撰写本文时，网页上最新版本的压缩包名称为mokit-v1.2.7_Win20260406.7z。该压缩包需使用7-Zip软件进行解压，若未安装7-Zip可到

1. https://7-zip.org/download.html

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下载并安装。安装完成后，鼠标右键点击MOKIT压缩包，选择“7-Zip”，选择“解压到当前位置”，这里笔者将其放在`D:\Program Files\`路径下。

解压后的文件夹名称通常为mokit。接着我们将MOKIT路径添加至系统环境变量，在搜索框中输入“环境变量”，点击“编辑系统环境变量”，如下图

     

再按下图新建一个系统变量称作MOKIT_ROOT，变量值就是对应的路径，点击确定

现在点击Path，点击编辑，增加MOKIT路径和Gaussian路径（若读者认为用不到或不想用Gaussian，可不添加）

     

都设置好之后，依次点击确定，便可逐一退出这些环境变量的设置对话框。之后可以在任何目录下使用Windows预编译版MOKIT包含的小程序。

注意，Windows预编译版MOKIT更新频率较低，通常不对应仓库中的最新源码版本或分支，因此总是建议用户选择方式1或3进行安装，不得已的情况才尝试这种方式。

3.3 在WSL中安装和使用MOKIT
WSL全称Windows Subsystem for Linux，自Win 10之后用户可以直接在Win系统下安装一个Linux子系统，并在其中执行Linux操作，无需重启机子和切换操作系统，较为简便。安装WSL的教程在网络上有非常多，本文不作介绍；用户亦可在系统自带的微软商店（Microsoft Store）中搜索Ubuntu，点击安装。根据网络情况的不同，安装WSL可能需要10 min甚至半小时，安装时请用户耐心等待，观看安装进度或提示。

假设用户已装好WSL，在桌面下方搜索框中输入wsl便会识别出

按确定，弹出终端（第一次启动可能较慢）。在部分Windows系统下，即使用户未安装过WSL，这里可能也会自动识别，但弹出的不是一个Linux终端，而是微软商店中的WSL安装界面，用户亦可在此界面安装WSL。

在终端中运行python --version查看Python版本，如果是Python 2.x或压根没有Python，建议先安装任一种Python 3.x，可以到以下任一网站

1. https://www.anaconda.com/download/success
   
2. https://mirrors.nju.edu.cn/download/Conda

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下载Miniconda安装包（注意选择Linux版Miniconda Installer）。如果第一个网址弹出提示让您填写用户名和密码，可直接点击“取消”，便可进入下载页面。在安装完Miniconda，重启WSL时，应当看到用户名前有一个(base)。接着安装MOKIT，依次输入

1. conda create -n mokit-py311 python=3.11 mokit -c mokit -c conda-forge
   
2. conda activate mokit-py311
   
3. conda install pyscf -c conda-forge
   
4. conda deactivate

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这种安装和使用方式与在Linux集群上的操作完全相同，因此可以使用MOKIT的全部功能。上述第三行命令表示我们也顺带安装了PySCF。

4. 一些常用命令
4.1 查询虚拟环境
对于上述安装方式3.1和3.3，也就是使用conda创建虚拟环境并在其中安装MOKIT的用户，如果忘记之前创建的环境名称，可以运行`conda env list`查看当前有哪些虚拟环境可供激活或加载。

4.2 进入和退出虚拟环境
对于上述安装方式3.1和3.3，每次使用MOKIT前需先运行`conda activate mokit-py311`进入相应的虚拟环境才能使用MOKIT，此时终端里的用户名前有显示(mokit-py311)。这样可以确保各个环境的库版本互不干扰，若暂时不使用MOKIT，可以运行`conda deactivate`退出相应的虚拟环境。若再输入`exit`则可以退出当前终端。

4.3 查询MOKIT版本
对于上述安装方式3.1和3.3，均是先激活目标虚拟环境`conda activate mokit-py311`。然后利用conda展示MOKIT版本和安装渠道（Channel），即运行conda list mokit，笔者机子上运行结果显示

1. # packages in environment at C:\Users\jxzou\.conda\envs\mokit-py311:
   
2. #
   
3. # Name                     Version          Build            Channel
   
4. mokit                      1.2.8rc1         py311hdb5a528_1  mokit

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还有一种办法是运行

1. which automr
   
2. automr --version

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实际上是利用MOKIT中最主要的小程序automr来打印版本信息。

而对于方式3.2安装的情形，无法通过上述命令查看版本，但可通过下载时的.7z压缩包名称来判断，或使用文本编辑器打开解压后的mokit文件夹中`README.md`, `CHANGELOG`, `doc/cite_MOKIT.ris`等文件，均有写明程序release日期，其中有些文件还写有版本号。

4.4 路径切换
在进行波函数文件转换时，需要先进入相应路径，然后对目标文件进行操作。对于方式3.1和3.2安装MOKIT的情形，需要先切换盘符，然后进入目标文件存放的文件夹，例如

对于方式3.3安装MOKIT的情形，在WSL中进入C盘、D盘分别对应操作

1. cd /mnt/c/
   
2. cd /mnt/d/

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4.5 更新、卸载和删除
对于上述方式3.2安装的情况，用户可直接删除mokit文件夹，下载更新版本的Win版预编译MOKIT压缩包，解压。

而对于上述方式3.1和3.3，可以借助conda update来更新，例如

1. # 若处于(base)环境，需要先进入(mokit-py311)环境
   
2. conda update mokit -c mokit -c conda-forge

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若用户想卸载MOKIT，但尽可能保留该虚拟环境中的其他程序和库，可运行

1. # 若处于(base)环境，需要先进入(mokit-py311)环境
   
2. conda uninstall mokit

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若用户想彻底删除虚拟环境(mokit-py311)，一并卸载其中所有程序和库，可运行

1. # 若处于(mokit-py311)环境，需要先conda deactivate退出环境
   
2. conda env remove -n mokit-py311

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5. Win下使用MOKIT场景示例
5.1 使用各个小程序传轨道、转化波函数文件
例如我们可以将Gaussian三重态ROKS任务的fch文件转化为GAMESS的MRSF-TDA任务的输入文件及轨道文件

1. fch2inp O2_roks.fch -mrsf

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产生O2_roks.inp文件，其中已写好MRSF-TDA计算关键词（默认使用最常用泛函BHandHLYP），并包含分子坐标和基组数据等所有必要信息，可以发送到Linux服务器下用GAMESS提交计算。若有读者对产生GKS-EDA, LMO-EDA和SAPT0任务的输入文件及轨道文件感兴趣，请见下一小节"使用frag_guess_wfn小程序"，而`fch2inp`不足以实现此目的。

再比如，我们可以在Win下产生量化软件BDF的X-TDA单点计算、X-TDDFT单点计算、X-TDA二-四重态激发能及旋轨耦合等计算任务的输入文件及轨道文件，以二重态的氰基为例（以下三选一）

1. fch2bdf CN_radical.fch -xtda
   
2. fch2bdf CN_radical.fch -xtddft
   
3. fch2bdf CN_radical.fch -socxtda

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然后把文件发到另一安装有BDF软件的集群上提交计算。

又比如，我们可以将常见量化软件产生的molden文件转化为fch文件，例如

1. molden2fch a.molden -cfour # only for CFOUR v2.1
   
2. molden2fch a.molden -dalton
   
3. molden2fch a.molden -molcas
   
4. molden2fch a.molden -molpro
   
5. molden2fch a.molden -mrcc
   
6. molden2fch a.molden -nwchem
   
7. molden2fch a.molden -orca
   
8. molden2fch a.molden -psi4
   
9. molden2fch a.molden -pyscf
   
10. molden2fch a.molden -tm

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5.2 使用frag_guess_wfn小程序
用户也可以使用frag_guess_wfn小程序，通过调用Gaussian进行量化计算，产生各类EDA任务的输入文件及轨道文件，输入文件示例

1. %mem=8GB
   
2. %nprocshared=4
   
3. #p PBE1PBE/def2TZVP em=GD3BJ guess(fragment=2)
   
4. 
   
5. {gks}
   
6. 
   
7. 0 1 0 1 0 1
   
8. N(fragment=1)    -1.67861672   -0.49374924   -0.00513612
   
9. H(fragment=1)    -1.39223602   -1.00824506    0.80312136
   
10. H(fragment=1)    -1.24821305    0.40883590    0.00449440
    
11. H(fragment=1)    -1.40093406   -0.98667606   -0.82970600
    
12. O(fragment=2)     0.68224018    0.74345713    0.00303850
    
13. H(fragment=2)     1.37946396    0.10226230   -0.15300059
    
14. H(fragment=2)     0.95548613    1.60139824   -0.32993853
    
15. 
    

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提交任务，即进入h2o_nh3.gjf文件所在目录，在终端中运行

1. frag_guess_wfn h2o_nh3.gjf >h2o_nh3.out

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注意，若用户安装的是Win版32位Gaussian，其只能用单核串行计算且只能用1400MB左右的内存，只适合小体系计算或教学用途。而Win版64位Gaussian可以使用更多硬件资源。当然，如果追求更高效的计算效率、更少的报错，还是建议到Linux系统下安装和使用MOKIT。

对于产生GKS-EDA输入文件这种任务，frag_guess_wfn小程序需调用Gaussian 5次，计算并产生5套轨道，依次转化轨道系数并写入inp文件，自动写好GKS-EDA相关的关键词，不是简单地使用1次fch2inp小程序可以替代的。计算完成后当前目录下有h2o_nh3.inp文件，可以发送或上传到另一台安装有XEDA的机器上提交计算。

5.3 调换轨道顺序
该功能仅适用于方式3.1和3.3安装的情形。用户可以使用如下两行python脚本调换fch文件中的轨道

1. from mokit.lib.gaussian import permute_orb
   
2. permute_orb('h2o.fch',4,5,start_from_one=True)

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操作完成后`h2o.fch`文件会被更新，不产生新的fch文件。`start_from_one`表示轨道序号从0开始计数、还是从1开始计数，方便不同偏好习惯的用户使用。此时会可能弹出警告信息

1. Warning: pyscf not found. All py2xxx functionality cannot work.

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不影响使用。该函数也提供Python Entry Points功能，可直接在命令行中使用，无需启动Python、写Python脚本，例如

1. conda activate mokit-py311
   
2. permute_orb h2o.fch 4 5

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此时轨道序号只能从1开始计数。

5.4 对两个轨道进行等比例线性组合
该功能仅适用于方式3.1和3.3安装的情形

1. from mokit.lib.gaussian import lin_comb_two_mo
   
2. lin_comb_two_mo('ben_LMO.fch',14,15,start_from_one=True)

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相当于对第14号和第15号轨道进行了45°旋转的酉变换。`start_from_one`表示轨道序号从0开始计数、还是从1开始计数。例如当C=C双键的sigma成键轨道和pi成键轨道被Foster-Boys局域化方法转变为“香蕉键”时，可以使用该功能立即恢复sigma-pi分离，用于其他类型的轨道局域化或后续计算。

5.5 产生UHF/UKS自然轨道
该功能仅适用于方式3.3安装的情形。用户可以使用如下两行python脚本产生UHF/UKS自然轨道（简称UNO）

1. from mokit.lib.gaussian import uno
   
2. uno('O2_uks.fch')

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产生的文件名为`O2_uks_UNO.fch`。该函数也提供Python Entry Points功能，可直接在命令行中使用，无需启动Python、写Python脚本，例如

1. conda activate mokit-py311
   
2. uno O2_uks.fch

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6. 问题咨询
若对本文介绍的安装过程及使用有疑问，请加QQ群470745084提问，加群时请备注具体研究方向。描述问题时请详细指明是按照本文哪部分内容操作，在哪一步遇见了第一个报错，报错信息为何。若有更为复杂的问题，请到GitLab/GitHub issue区提问

1. https://gitlab.com/jxzou/mokit/-/work_items
   
2. https://github.com/1234zou/MOKIT/issues

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（本文由本人首发于量子化学公众号，后续若有更新，最新版将一直放在https://gitlab.com/jxzou/qcinstall）