ABACUS 电荷混合、占据与电子温度

本篇采用鸢算科技集群 ABACUS 3.10.1 的实际输入与输出。下载实操资料包，解压后进入 abacus-examples。inputs 是干净输入，cases 是参考结果，work 用于你的新计算。

这篇要做什么#

对相同Si结构演示电荷混合、展宽、固定占据和电子数设置。plain、pulay、broyden是迭代算法选择；Gaussian、Fermi–Dirac、Methfessel–Paxton展宽不完全等价。smearing_sigma与xc_temperature均应按手册核对Ry单位，不能直接填写摄氏温度。带电周期晶胞需要背景/补偿模型和有限尺寸检查，本例只演示电子数入口，不把总能量差当成缺陷形成能。固定占据数组按k点与能带数量匹配，Gamma示例的8个数不能直接用于多k点。

1 准备并提交#

python new-case.py mixing-plain
cd work/mixing-plain
sbatch run.sh

提交脚本使用核时分区模板。套餐用户按自己的资源权限用 yskit 生成提交脚本，保留相同的 ABACUS 计算命令。不要在登录节点直接运行计算。

本篇资料目录：mixing-plain、mixing-pulay、mixing-broyden、smearing-gaussian、smearing-fd、smearing-mp、finite-temperature-xc、charged-cell、fixed-occupations。其他对照例回到资料包根目录，换目录名后用同样三个命令提交。

2 核心输入#

mixing-plain/INPUT 的完整内容：

INPUT_PARAMETERS
suffix tutorial
calculation scf
basis_type pw
ecutwfc 40
scf_thr 1e-8
scf_nmax 150
ks_solver cg
device gpu
precision double
cal_force 1
cal_stress 1
pseudo_dir ../../PP_ORB
orbital_dir ../../PP_ORB
mixing_type plain
mixing_beta 0.4

重点检查：mixing_type、mixing_beta、smearing_method、smearing_sigma、ocp_set、nelec、xc_temperature。参数与说明应按3.10.1理解；官网 latest 的新增参数见版本与扩展范围。

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
2 2 2 0 0 0

对照输入的差别#

mixing-pulay：

mixing_type pulay

mixing-broyden：

mixing_type broyden

smearing-gaussian：

smearing_method gaussian
smearing_sigma 0.01

smearing-fd：

smearing_method fd
smearing_sigma 0.01

smearing-mp：

smearing_method mp
smearing_sigma 0.01

finite-temperature-xc：

dft_functional LDA_XC_CORRKSDT
xc_temperature 0.01

charged-cell：

nelec 8.1
smearing_method fd
smearing_sigma 0.01

fixed-occupations：

out_chg 1
out_pot 1
out_wfc_pw 1
ocp 1
ocp_set 2 2 2 2 0 0 0 0
nbands 8

3 检查输出和实际结果#

squeue -u "$USER"
tail -n 30 stdout.log
ls OUT.*

确认正常结束后，再检查电子收敛、几何或时间步终止条件以及本篇需要的结果文件。SCF电子收敛不等于晶胞或原子优化完成。

总能量是整个输入晶胞的量；不同原子数、赝势、泛函或物理条件的数值不能直接相减。CPU路径也在分配的计算资源中执行，本表不提供CPU节点性能对照。

4 提取和重画#

回到资料包根目录：

module load ase/3.29.0
python plot.py scf-controls
ls figures

plot.py读取对应原始日志或结果文件；已有CSV在 analysis。结构可打开输出的 STRU.cif，cube可在VESTA查看。保留原始数据、坐标单位和参数，修改绘图不能改变计算结果。

进一步查阅#

• ABACUS专题导航
• 官方文档
• 3.10.1版本源码和示例