Meijie Wang

3.5 JDFTx

JDFTx 是一个平面波 DFT 程序。对我们来说，它最值得关注的地方不是“又一个 DFT 软件”，而是它很早就把隐式溶剂、电解液和恒电势计算作为核心能力来设计。也正因为这个原因，很多电化学界面、带电表面和恒电势相关的例子会优先出现在 JDFTx 的语境里。

如果你已经会一点 VASP，可以先用一个很粗略的类比来理解 JDFTx。VASP 通常把输入拆成 INCAR、POSCAR、KPOINTS、POTCAR 几个文件；JDFTx 更像是把这些设置都写成命令，放进一个输入文件里，比如 Si.in 或 command.in。结构、赝势、k 点、截断能、输出内容，都可以在这个文件里写清楚。

JDFTx 的输入文件本质上是一串命令：

text
command value
command key1 value1 key2 value2

每一行是一条命令，# 后面是注释，反斜杠 \ 可以用来续行。它还支持变量和 include，所以很适合把公共设置放在一个 common.in 里，再让不同计算复用这部分设置。

1. 一个最小 Si 计算

下面这个例子用 Si 的面心立方原胞建立一个最小直觉。它大致对应 VASP 里的结构、赝势、k 点和计算参数。

bash
# 结构
lattice face-centered Cubic 5.43
latt-scale 1.88973 1.88973 1.88973
coords-type lattice
ion Si 0.00 0.00 0.00 0
ion Si 0.25 0.25 0.25 0

# 赝势
ion-species GBRV/si_pbe.uspp

# k 点
kpoint 0 0 0 1.
kpoint-folding 8 8 8

# 截断能和输出
elec-cutoff 20 100
dump-name Si.$VAR
dump End Ecomponents ElecDensity

保存为 Si.in 后运行：

bash
jdftx -i Si.in | tee Si.out

如果要把电子密度转成 VESTA 可以看的格式，可以用：

bash
createXSF Si.out Si.xsf n

这一步的目的不是把 Si 算得多精细，而是先知道 JDFTx 的输入方式：它不是几个固定文件，而是一组命令。

2. k 点收敛怎么做

JDFTx 支持在输入文件里使用环境变量。比如把 k 点写成：

bash
kpoint-folding ${nk} ${nk} ${nk}

然后用 shell 脚本批量跑不同的 nk：

bash
#!/bin/bash
for nk in 1 2 4 8 12 16; do
    export nk
    mpirun -n 4 jdftx -i Si.in | tee Si-${nk}.out
done

listEnergy Si-?.out Si-??.out

这和我们在 VASP 里扫 KPOINTS 的逻辑是一样的：先选一个足够小的体系，逐步提高 k 点密度，看总能量什么时候基本不再变化。JDFTx 的好处是变量和命令行工具配合得比较自然，很适合做这种小扫描。

3. 用 include 管理公共输入

JDFTx 里很常见的写法是把公共部分放到 common.in：

bash
lattice Cubic 15
coulomb-interaction Isolated
coulomb-truncation-embed 0 0 0
ion-species GBRV/$ID_pbe.uspp
elec-cutoff 20 100
coords-type cartesian

然后在不同计算里引用它：

bash
include common.in

这个用法很像 LaTeX 里的 \input。如果多个输入文件都要用同一套晶胞、赝势、截断能、库仑截断设置，就不要到处复制粘贴，放在 common.in 里会清楚很多。

比如一个真空水分子优化可以写成：

bash
include common.in

ion O 0.00 0.00 0.00 0
ion H 0.00 1.13 1.45 1
ion H 0.00 1.13 -1.45 1

ionic-minimize nIterations 10
dump-name Vacuum.$VAR
dump End State

运行：

bash
jdftx -i Vacuum.in | tee Vacuum.out

这里 dump End State 会保存最终状态，后续计算可以直接接着这个状态跑。

4. 隐式溶剂计算

JDFTx 的一个重要特点是内置了很多连续介质溶剂模型。比如在前面的水分子真空计算基础上，做一个最小的 LinearPCM 计算：

bash
include common.in
include Vacuum.ionpos
initial-state Vacuum.$VAR

ionic-minimize nIterations 10
dump-name LinearPCM.$VAR
dump End State BoundCharge

fluid LinearPCM
pcm-variant GLSSA13
fluid-solvent H2O

运行：

bash
jdftx -i LinearPCM.in | tee LinearPCM.out

输出能量里会多出溶剂相关项，比如 A_diel。溶剂化自由能可以粗略理解成：

text
solvation free energy = E(溶液中) - E(真空中)

如果输出了束缚电荷密度，也可以转成 XSF 文件：

bash
createXSF LinearPCM.out LinearPCM.xsf nbound

JDFTx 里常见的溶剂模型包括 LinearPCM、NonlinearPCM、SaLSA 和 ClassicalDFT。刚开始不需要全部掌握。大多数入门场景先知道 LinearPCM 和 pcm-variant 就够了，比如 GLSSA13 可以理解成和 VASPsol 相关的一类腔体定义，CANDLE 是 JDFTx 里很常被推荐的模型之一。

5. 恒电势计算：target-mu

JDFTx 做恒电势计算时，最关键的命令是：

bash
target-mu <mu>

这里的 mu 是电子化学势，单位是 Hartree，并且是相对于真空能级的绝对值。设置 target-mu 以后，计算就不再是简单固定电子数，而是固定电子化学势，让电子数在自洽过程中自动调整。

如果要把相对于 SHE 的电势换成 target-mu，可以先用这个粗略关系：

text
mu = -(Vref + U_SHE) / 27.2114

其中 Vref 是 SHE 相对于真空能级的参考值，常见近似是 4.44 V；27.2114 是 Hartree 和 eV 的换算系数。比如想算相对于 SHE 为 +0.5 V 的电势，可以写成：

bash
target-mu -(4.44 + 0.5)/27.2114

在恒电势输出里，你会看到 G，而不只是固定电子数计算里的 F。可以粗略记成：

text
G = F - muN

也就是说，固定电势时真正被优化的是巨自由能，而电子数 N 会随 mu 调整。

6. 一个带电表面的最小框架

电化学表面计算通常会把 slab、库仑截断、溶剂、电解质和 target-mu 放在一起。下面不是完整生产参数，只是让你知道一个输入文件大概长什么样。

公共输入 common.in：

bash
lattice Hexagonal 5.23966 36

ion Pt 0.333333 -0.333333 -0.237676 1
ion Pt -0.333333 0.333333 -0.118838 1
ion Pt 0.000000 0.000000 0.000000 1
ion Pt 0.333333 -0.333333 0.118838 1
ion Pt -0.333333 0.333333 0.237676 1

ion-species GBRV/$ID_pbesol.uspp
elec-ex-corr gga-PBEsol
elec-cutoff 20 100

coulomb-interaction Slab 001
coulomb-truncation-embed 0 0 0

kpoint-folding 12 12 1
elec-smearing Fermi 0.01

fluid LinearPCM
pcm-variant CANDLE
fluid-solvent H2O
fluid-cation Na+ 1.
fluid-anion F- 1.

dump-name common.$VAR
initial-state common.$VAR
dump End State BoundCharge

先做一个中性表面：

bash
include common.in
electronic-SCF

运行：

bash
jdftx -i Neutral.in | tee Neutral.out

然后做恒电势计算：

bash
include common.in
electronic-minimize nIterations 200
target-mu ${mu}

可以用脚本扫一组 mu：

bash
#!/bin/bash
for iMu in {-10..10}; do
    export mu="$(echo $iMu | awk '{printf("%.4f", -0.2015 + 0.1*$1/27.2114)}')"
    mpirun -n 4 jdftx -i Charged.in | tee Charged${mu}.out
    mv common.nbound Charged${mu}.nbound
done

这个脚本表达的是：围绕某个参考化学势，每隔 0.1 eV 扫一个点。真实研究中，参考值、溶剂模型、电解质浓度、slab 厚度、k 点和截断能都需要认真收敛，这里只是让你先看懂恒电势扫描的形状。

7. 结果先看哪里

第一次看 JDFTx 输出时，可以先抓这几件事：

  • 看 Etot、F、G：固定电子数时更关注 F，恒电势时更关注 G
  • 看 muN：它和恒电势下的巨自由能有关
  • 看是否继承了正确的 initial-state
  • 看 BoundCharge、nbound：理解溶剂和电解质响应
  • 看日志有没有明显的 SCF 或 minimize 不收敛

JDFTx 的优势是输入灵活、变量支持好、溶剂模型丰富，并且内置 target-mu 这类恒电势能力。缺点是它和 VASP 的生态不完全一样，很多组内现成脚本不能直接复用，初学者也需要重新适应它的输入风格。

所以建议的学习顺序是：先跑通一个最小晶体计算，再跑通一个隐式溶剂分子计算，最后再碰带电表面和恒电势扫描。不要一上来就从复杂电极体系开始，否则问题出在哪里会很难判断。

8. 继续查什么

这篇只整理组内上手 JDFTx 最容易遇到的几个入口。更完整的命令、模型和例子，应该继续看 JDFTx 官方文档。