ABACUS 准原子轨道实操

下载15个原生步骤、完整输入、矩阵和绘图脚本，解压进入附件根目录。先读取已有结果：

bash analyze.sh

结果表在reference/analysis，高清图在reference/figures。如需重新计算，在新解压的目录提交：

sbatch submit.slurm

脚本先生成教学基组，再按依赖运行10个SCF和5个NSCF步骤，最后提取、比较和画图；新的输出在work。已有work时请新解压，脚本不会覆盖已计算目录。

采用ABACUS3.10.1模块abacus/3.10.1-p100，GNU13.3、HPC-X2.50/OpenMPI5.0.10rc2，1个MPI进程、1线程、CPU双精度；ASE3.29.0、NumPy和SciPy用于后处理。模板分配P100主机资源，但这些接口实际走CPU路径，不代表GPU加速，也不是Intel Xeon 8173M性能测试。不要在登录节点直接运行DFT计算。

1 QO解决什么问题#

NAO是SCF求解时使用的数值原子轨道基；QO是把选定电子态空间映射到较小的原子中心模型。本例硅原胞有2个真实Si原子，PBE四价电子赝势、8个电子，原始DZP基有26个NAO。使用szv的sp策略得到8个QO，加入d得到18个QO。

QO不是重新用8轨道完成自洽，也不等于最大局域Wannier函数。官方后处理构造选定的4条占据态空间，并补充未占据方向，因此占据态接近机器精度的重建是算法构造结果，不能据此宣布导带准确。

2 准备完整输入#

下面是si-qo-szv-sp-k3的完整文件；赝势和轨道已在附件PP_ORB中。

INPUT_PARAMETERS
suffix tutorial
pseudo_dir ../../PP_ORB
orbital_dir ../../PP_ORB
ntype 1
basis_type lcao
calculation scf
ecutwfc 80
nbands 14
ks_solver genelpa
symmetry -1
device cpu
precision double
scf_thr 1e-7
scf_nmax 100
smearing_method fixed
cal_force 0
cal_stress 0
out_chg 1
out_mat_hs 1 12
out_wfc_lcao 1
qo_switch 1
qo_basis szv
qo_strategy sp
qo_thr 1e-8
qo_screening_coeff 0.1

ATOMIC_SPECIES
Si 28.0855 Si_ONCV_PBE-1.0.upf

NUMERICAL_ORBITAL
Si_gga_8au_100Ry_2s2p1d.orb

LATTICE_CONSTANT
10.26

LATTICE_VECTORS
0 0.5 0.5
0.5 0 0.5
0.5 0.5 0

ATOMIC_POSITIONS
Direct
Si
0.0
2
0 0 0 1 1 1
0.25 0.25 0.25 1 1 1

K_POINTS
0
Gamma
3 3 3 0 0 0

qo_switch 1输出QO投影；qo_basis szv取库基中相应角动量的第一条径向函数，qo_strategy sp选择s和p。qo_thr是轨道尾部/积分范围阈值，不是电子收敛阈值。symmetry -1保留完整k网格，便于后续傅里叶操作。out_mat_hs 1 12和out_wfc_lcao 1输出原始H/S与NAO系数。

STRU中Si质量为28.0855，使用Si赝势和Si轨道，原胞常数10.26Bohr。本篇固定教学几何，没有做结构优化或推荐材料带隙。

3 只运行一个小例子#

在已获得的计算资源中，从一份新解压附件的根目录执行：

module purge
module load abacus/3.10.1-p100
python3 -B setup.py
python3 -B run_case.py si-qo-szv-sp
ls work/cases/si-qo-szv-sp/OUT.tutorial/QO_ovlp_0.dat

先看running_scf.log的电子收敛，再看data-0-H、data-0-S、WFC_NAO_K1.txt和QO_ovlp_0.dat。H单位Ry，能带表单位eV；QO重叠矩阵不是单位矩阵，需要求解广义本征值问题Hc=ESc。不要把S丢掉后直接对角化H。

4 用工具提取并判断模型#

analyze.py调用随附的官方tools/qo/postprocess.py，保留其原文件和许可，同时独立核对H/S、C†SC、广义本征方程和QO结果。全部k点保留，不使用自动筛掉误差点的路径。

python - <<'PY'
import csv
with open('reference/analysis/qo-models.csv') as f:
    for r in csv.DictReader(f):
        print(r['name'], 'QO数',r['QO_dimension'],
              'S条件数',r['metric_max_condition'],
              '可用模型',r['accepted_stable_model'])
PY

本例hydrogen/energy-valence、screening=0.1虽然完成SCF，但投影重叠矩阵条件数约1.25×10¹³，不能作为稳定QO能带模型。原始NAO的SCF正常，与QO投影病态是两回事。请先用本例SZV流程，再检查自己的体系；不要复制这个hydrogen设置当通用推荐。

当前3.10.1对qo_screening_coeff绝对值小于1e-6有输入限制，不能照旧工具README把0当关闭开关。hydrogen/minimal-valence还会遇到Si的3d电子构型限制。本篇没有将这两种设置作为可运行步骤。

继续直接能带和插值比较。参数历史说明请结合3.10.1官方工具README和该版QO源代码阅读，README中的较早实现描述不应替代当前版本实际行为。