计算化学软件课程
介绍
本系列课程涵盖VASP、QE、CP2K等主流计算工具的操作实战，以及ASE、Packmol建模基础和ai²kit的高效应用，系统指导软件使用、优化及分子动力学模拟。
课程列表
- ASE&Packmol建模基础
本课程简单介绍ASE和Packmol这两种建模工具。包含如何利用ASE模块进行原子操作、可视化以及界面和体相建模；以及Packmol建模的设置格式和关键词，如inside cube、outside cube等。 - Quantum EspressO/VASP实战
本课程介绍了VASP和QE软件的操作，包括结构优化、静态自洽计算、能带计算等，详细介绍了输入输出文件参数设置、任务提交与运行状态监控，以及结果分析和可视化方法，并包含了相关的操作实例 - 分子动力学/机器学习分子动力学实践
本课程旨在介绍经典分子动力学（Classical Molecular Dynamics）和机器学习分子动力学（Machine Learning Molecular Dynamics）的基本原理。课程介绍如何使用分子动力学模拟来研究材料和分子的物理化学性质，并了解如何利用机器学习方法生成势函数以提升分子动力学模拟的效率和准确性。经典分子动力学部分课程内容包括分子动力学的基本原理、原子间相互作用势及经典力场的介绍、牛顿运动方程的数值解法、统计系综的概念、温度与压强控制方式、分子动力学模拟的实现过程等。机器学习分子动力学部分课程内容包括机器学习势与经典力学和量子力学的关系，机器学习分子动力学的原理、原子能量与深度势能平滑模型的概念、机器学习模型的结构与优化方法。课程适合材料科学、化学相关专业以及对分子模拟与机器学习有兴趣的初学者。 - CP2K实践
本课程专注于简单使用CP2K软件进行高效计算模拟。课程内容划分为以下五个部分，旨在引导新生掌握从基础到进阶的计算技能：
①单点能计算。单点能是分子在特定几何构型下的总能量，是理解分子性质的基础。
②静态结构优化：通过调整分子的几何构型，使其达到能量最低的稳定状态，从而揭示分子的真实结构。
③NEB搜索过渡态：构建NEB路径，以及分析过渡态的结构和能量特征，从而深入理解化学反应的机理。
④频率计算：揭示分子的振动模式，包括正常模式和虚频，理解分子的稳定性和反应活性。
⑤分子动力学模拟。模拟分子在长时间尺度上的运动和相互作用。 - ai²-kit介绍
机器学习势函数的高效训练离不开数据集的高效收集，通过ai²-kit同步学习工作流，用户可以结合分子动力学方法高效探索未知化学空间，扩充数据集。且这一方法还可与增强采样方法耦合，进一步提高采样效率。