QE EPW能带与声子：路径、Wannier中心和单位

下载QE/EPW完整输入、真实结果与绘图脚本，保存为example.zip：

python3 -m zipfile -e example.zip .
cd qe-epw-diamond-examples
bash results.sh
bash plot.sh

以上只读取参考结果和绘图。需要自己计算时，先按完整流程提交两阶段任务；输入在inputs/，参考原生输出在reference-results/，十份数据表在data/。本组使用QE7.6/P100入口，NVHPC25.3、HPC-X2.22.1、CUDA12.8和MKL2023.2，每次一个MPI进程、两个CPU线程、一张GPU。图中的数据来自鸢算科技集群实际计算。

1. 在已有矩阵上插值路径#

先完成基础任务和后处理任务。后处理使用的完整路径输入是：

--
&inputepw
  prefix      = 'diam'
  amass(1)    = 12.01078
  outdir      = './'

  iverbosity  = 0
  elph        = .true.
  etf_mem     = 0
  vme         = 'dipole'

  epwwrite    = .false.
  epwread     = .true.

  nbndsub     =  4

  wannierize  = .false.
  num_iter    = 300
  iprint      = 2
  dis_win_max = 12
  dis_froz_max= 7
  proj(1)     = 'f=0,0,0:l=-3'

  elecselfen  = .true.
  phonselfen  = .false.
  a2f         = .false.

  fsthick     = 15 ! eV
  temps       = 300 ! K (same as PRB 76, 165108)
  degaussw    = 1.0 ! eV

  dvscf_dir   = './save/'

  band_plot   = .true.
  filkf       = 'path.dat'
  filqf       = 'path.dat'

  nk1         = 3
  nk2         = 3
  nk3         = 3

  nq1         = 3
  nq2         = 3
  nq3         = 3
 /

band_plot=.true.输出路径谱；filkf和filqf都指向path.dat。这个文件第一行是201 crystal，从(0.5,0,0)走到Γ，再到(0.5,0.5,0)，共201点。它不是均匀积分网格。只改变路径与读取矩阵时，不必重新跑PW/PH。

head -5 inputs/path.dat
head -5 reference-results/post/epw4/band.eig
head -5 reference-results/post/epw4/phband.freq

2. 电子和声子文件的单位不同#

band.eig的能量是绝对eV。本例画图减去细网格费米能13.576268eV；不能把前几个负数误当成已经减过费米能的结果。phband.freq中的6个数是meV，不是cm⁻¹。坐标行是笛卡尔倒空间、以2π/alat为单位；绘图横轴累加相邻点距离，避免把k点编号当距离。

本例声子路径最高约164.0474meV，Γ点3条声学支接近0。这里只展示粗网格插值，仍应对真实材料检查晶格、q网格和声学和规则。

bash plot.sh
head -4 data/interpolated-path.csv

3. Wannier中心和展宽怎样看#

sed -n '/Final State/,+12p' reference-results/diam.wout
cat data/Wannier-centres.csv

4个中心约在(±0.439379,±0.439379,±0.439379)Å的sp3四面体位置，各自展宽约0.57701974Ų，总展宽2.308078951Ų。中心可能位于相邻晶胞的等价像中，不能仅因坐标为负就判为错误。

4. 检查插值是否还原原来的粗网格#

包中读取器按diam_hr.dat中的简并权重计算H(k)=Σ_R H(R)exp(i2πk·R)/d(R)，不拟合任何能量平移。27个粗网格、每点4条价带的最大差约9.02×10⁻⁶eV；文本哈密顿量只打印6位小数，会有相应的舍入差。

head -5 data/coarse-Hamiltonian-comparison.csv

粗网格吻合说明数据衔接正确，不等于细网格已经收敛，也不能由4条价带图讨论没有纳入的导带。