JDFTx：联合密度泛函理论软件

SoftwareX 6（2017）278原始软件出版物JDFTx：联合密度泛函理论软件Ravishankar Sundararamana，*，Kendra Letchand-Weaverb，Kathleen A.施瓦茨C，Deniz Guncelerd，Yalcin Ozhabesd，T.A.咏叹调da材料科学与工程系，伦斯勒理工学院，特洛伊，纽约，12180，美国b纳米材料中心，阿贡国家实验室，Lemont，IL 60439，美国c美国国家标准与技术研究所材料测量实验室，马里兰州盖瑟斯堡，20899，美国D 康奈尔大学物理系，Ithaca，NY 14853，美国ar t i cl e i nf o文章历史记录：2017年8月13日收到2017年10月17日收到修订版2017年10月18日接受保留字：密度泛函理论电子结构溶剂化电化学光物质相互作用a b st ra ct密度泛函理论（DFT）从物理学、化学和材料科学的第一性原理出发，彻底改变了原子尺度性质的计算预测新方法的持续发展JDFTx是一个功能齐全的开源电子DFT软件，专门用于促进新理论，模型和算法的快速开发使用代数公式作为抽象层，紧凑的C++11代码自动在包括GPU（图形处理单元）在内的各种硬件上运行良好。该代码托管联合密度泛函理论（JDFT）的发展，该理论将电子DFT与经典DFT和液体连续模型相结合，用于溶剂化和电化学系统的第一原理计算此外，代码的模块化特性使其易于扩展和接口，开发与从头计算相关联的多尺度工具包，例如，将电子和声子计算与电磁模拟相结合的光激发载流子动力学。©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本1.3.1用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-17-00063法律代码许可证GPL v3使用git的代码版本控制系统使用C++11、MPI、CUDA的编译要求、操作环境依赖性POSIX兼容平台上的GSL、BLAS、LAPACK和FFTW库链接到开发人员文档/手册http://jdftx.org问题支持电子邮件sundar@rpi.edu软件元数据当前软件版本1.3.1此版本可执行文件的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-17-00063法律软件许可证GPL v3计算平台/操作系统POSIX兼容平台（Linux，Unix，OS X，Windows/Cygwin等）安装要求依赖性MPI C++11编译器; GSL、BLAS、LAPACK和FFTW库用户手册链接http://jdftx.org问题支持电子邮件sundar@rpi.edu* 通讯作者。电子邮件地址：sundar@rpi.edu（R. Sundararaman）。http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2017.10.0062352-7110/©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softxR. Sundararaman等人/ SoftwareX 6（2017）278279⃗⃗⃗⃗⃗⃗∇ ∇·Adiel=2Drφ（r）−Kρ（r）ρ（πr）。（二）∫1. 动机和意义密度泛函理论（DFT）能够从电子的量子力学描述开始计算预测材料性质和化学反应DFT代码现在被广泛用于从第一原理通过预测分子、固体和表面的电子性质、结构和动力学来理解和设计新材料。这些研究通常采用专有软件，如GAUS-SIAN [1]和VASP [2]以及开源软件，如Quantum Espresso [3]，ABINIT [4]和Qbox [5]，仅举几例。1然而，DFT对某些类型的材料和性质提供有限的准确性[6]，并且对于非晶材料，液体和纳米结构[7]的计算非常昂贵。新系统的研究，一旦他们成为技术和科学相关，需要不断开发新的方法，以提高DFT的准确性，并将其纳入多尺度理论，以访问更高的长度尺度。在生产代码中开发和测试这些方法是非常具有挑战性和耗时的。涉及液体的系统（如电化学界面或溶剂化生物分子）对于DFT计算，需要在从头算分子动力学（AIMD）模拟中对数千种原子构型进行热力学采样[8]。联合密度泛函理论（JDFT）被提出作为解决这一问题的理论框架，通过将电子DFT与液体的经典DFT [9]相结合，直接计算不同溶剂环境中量子力学描述的溶质的平衡性质[10]。实现这种方法需要同时开发液体及其与电子相互作用的物理模型（自由能泛函），执行变分自由能最小化的算法以及将这些新模型与电子DFT紧密有效地耦合的代码我们在2012年开始了开源软件项目JDFTx，以促进这种组合模型，算法和代码开发工作。本文介绍了JDFTx作为一个通用的用户友好的DFT软件提供了一个完整的功能集，但同时是开发人员友好，使快速原型的新的电子，由于物质的量子力学模拟的性质，DFT计算随着所涉及的原子和电子的数量而变得越来越昂贵;计算复杂度范围从O（N3）（具有较小的前因子）到O（N）（具有大得多的前因子），取决于实现。因此，对具有数千到数百万原子的纳米和中尺度系统的蛮力方法是不切实际的;相反，为感兴趣的性质开发多尺度理论，同时在适当的情况下仍然结合DFT电子结构JDFTx是一个开源的DFT软件，专门设计的目标是将电子DFT与粗粒度理论相结合，以桥接原子和系统长度尺度，并促进此类组合理论的新类别的快速发展。它在平面波基础上实现了电子DFT，这最适合于固体和固体表面等周期性系统，但也适用于分子系统。除了标准电子DFT代码之外，JDFTx的一个关键功能是使用经典DFT [12]对液体进行建模，以及通过将电子DFT与经典DFT或更简单的溶剂化模型相结合来计算液体环境中的电子第2.1节给出了代码体系结构的鸟瞰图以及一个代码示例，以说明开发新功能的容易性，2.2概述守则的主要特点2.1. 软件构架JDFTx通过使用电子DFT [ 11 ]的“DFT++”代数公式及其对经典DFT和JDFT [ 12 ]的推广来实现代码简单性和可扩展性的目标这个代数公式清晰地将代码分为物理层、算法层和计算层。理论和算法在代码的顶层以高度抽象的方式简洁地表达，而性能优化和对GPU等专用硬件的支持则在较低层处理我们用一个简化的溶剂化模型的例子来说明这种清晰的分离，该模型定义如下：-4πρ（πr）=π·（π（πr）πφ（πr）），（1）[1]结构和相关方法。第2节介绍了整体的德-JDFTx的符号使用DFT的代数公式[11，12]将实现分为物理层，算法层和硬件层，从而能够快速开发易于使用的高性能代码它还概述了代码的常用功能，其中一些功能在第3 .第三章。最后，第4节强调了已经使用JDFTx开发的新方法，包括溶剂化体系的电子结构的JDFT模型的层次结构和具有从头算电子和声子性质的光激发载流子动力学工具包，以及这些方法的关键应用。2. 软件描述任何电子DFT软件的核心功能都包括在Kohn-Sham DFT形式中计算基态电子密度，能量和力这有助于预测材料的结构和动力学，评估反应途径和化学动力学，以及确定相平衡和稳定性。1本文中确定了某些商业软件代码，以促进理解。这种鉴定并不意味着国家标准和技术研究所的建议或认可，也不意味着所鉴定的材料或设备一定是最好的。在这里，液体被视为非均匀介电常数（r），它与电子系统的电荷密度ρ（r）相互作用。净静电势φ（r）满足修正的泊松方程（1），静电溶剂化能Δdiel是介电屏蔽和未屏蔽ρ（r）（2）的静电自能，其中K是未屏蔽的库仑算符。这是DFT [14-无论如何，求解上述泊松方程是这些溶剂化模型中最复杂和耗时的清单1显示了这个模型在JDFTx中的实现。LinearPCM类派生自一个模板化的抽象基类LinearSolvable，它在任意向量空间上实现了共轭共轭向量（CG）算法[18]，在这种情况下为倒易空间中的标量场实例化，ScalarFieldTilde。要求解的方程由虚函数hessian定义，其单线实现可以被识别为（1）注意，梯度（）和发散（）算子适用于倒易空间（它们是对角的），而算子I和J傅立叶从倒易空间变换到实空间，反之亦然[11]（使用快速傅立叶变换）。函数getAdiel首先从基类LinearSolvable调用函数solve，以求解（1）存储在基类的成员变量state中的φ（r），第二行使用（2）计算Adiel。积分被评估为a280R. Sundararaman等人/ SoftwareX 6（2017）278←−清单1：具有局部介电屏蔽的简化溶剂化模型的JDFTx代码扩展的DFT++代数公式[11，12]以与定义方程几乎相同的语言表达物理模型（1）和（2），而运算符的并行实现使此代码只写一次，可以在多个CPU线程（使用pthreads）或NVIDIA GPU（使用CUDA）上运行clasLinearPCM：publicLinearSolvableScalarFieldTilde>{ ScalarFieldepsilon;//inhomogeneousdielectricpublic：virtualScalarFieldTildehessian（constScalarFieldTildehiTide）const{ return（-1. /（4*M_PI））*diveregenc（J（epsilon*I（gradident（phiTilde））））;}doublegetAdiel（constScalarFieldTilderoTilde）const{ solve（rhoTilde）;//solvehessian（state）=rhoTilde0. 5*dot（statte-coulomb（rhoTilde），O（rhoTilde））;}};Fig. 1. JDFTx代码的组织：关键类/文件以黑色显示，组织到以绿色显示的子目录中，编译目标（可执行文件/库）以红色显示。A B表示A包含B，而A B表示A继承自B。轻量级的可执行文件jdftx，phonon和wannier链接到一个动态链接库libjdftx，它包含了大部分的功能，可以很容易地从第三方代码中使用在CUDA可用的情况下，编译相同的代码会导致jdftx_gpu，phonon_gpu等。几乎完全在可计算的GPU上运行这里只显示了一小部分文件和连接;有关更多详细信息，请参阅http://jdftx.org上的API文档（有关本图例中颜色的解释，请参阅本文的网络版本与重叠算子O的点积，库仑实现未屏蔽的库仑算子K，两者在平面波基中都是对角的[11]。代数公式使清单1类似于（1），（2）尽可能地简化物理到代码的翻译。此外，线性代数表示允许实现所有涉及的运算符（例如，I、J、*、梯度等）针对不同的硬件进行优化。特别是，JDFTx中的所有运算符都已经使用多核CPU（中央处理器）的pthreads和NVIDIA GPU的CUDA实现。这种分工允许JDFTx中的所有物理代码只实现一次，但在所有支持的硬件配置。因此，自2012年成立以来，JDFTx可以完全在GPU上计算（这是平面波DFT的第一次）。此外，C++11特性的使用，如右值引用和智能指针在数据结构的实现（例如。ScalarField）及其运算符有助于最小化内存开销。例如，在清单1中的hessian（）中，I（）、Istanx *和J（）自动就地操作，因为它们的输入是其他函数的临时返回值。图 1显示了JDFTx代码库的关键类和文件的组织，包含275个源文件，大约60 000行代码;由于上面讨论的代数框架，DFT代码的这种相当紧凑的实现是可能的。大多数功能被编译到动态链接库libjdftx中，大多数计算通过轻量级可执行文件jdftx访问，声子用于声子色散和电子-声子相互作用计算，wannier用于生成最大局域化的通过直接链接到libjdftx，这种组织使得其他DFT代码可以直接利用JDFTx功能，特别是JDFT和相关的溶剂化模型核心代码（Fig. 1）实现了JDFTx其余部分使用的基本数据结构、运算符和算法ManagedMemory 处理CPU和GPU之间的数据传输（必要时自动），并且是ColumnBundle中ScalarField和电子波函数的基类。Minimize和Pulay提供了变分最小化的算法，包括线性和非线性CG [18]，L-BFGS[20]）和Pulay混合的自洽性[21]。GridInfo描述了平面波网格和傅立叶变换，而Coulomb实现了各种维度的Coulomb内核[22]。流体代码由抽象基类Flu- idSolver绑定在一起，该抽象基类由包含多个FluidComponent的FluidMixure实现，以提供用于JDFT的经典DFT [12，23];参见Ref.[12]关于这个框架的更多细节，以实现分子流体的原子详细的经典DFT，根据IdealGas表示和Fex（过量）泛 函 。 或 者 ， 具 有 线 性 （ LinearPCM [24] ） ， 非 线 性（NonlinearPCM [16]）甚至非局部响应（SaLSA [25]）的溶剂化模型的层次结构源自基类PCM。电子代码包含标准在这里，ElecInfo和Elec- Vars包含电子占据、波函数、密度、势等以及与它们相关的函数。SpeciesInfo处理为了方便起见，所有这些功能（包括流体）都绑定到容器类Everything最后，命令代码（图。 1）提供了一个面向对象的接口来定义命令和解析输入文件。所有可执行文件使用此模块提供一致的输入文件语法，支持环境变量替换和模块化输入文件;声子和Wannier支持所有jdftx命令，除了那些特定的声子色散和Wannier函数calculu- lations分别。类、文件和它们之间的连接的完整描述可以在JDFTx网站http://jdftx.org上由Doxygen [26]自动生成的API文档中找到。R. Sundararaman等人/ SoftwareX 6（2017）278281·×表1JDFTx的选定功能有关完整列表，请参见http://jdftx.org上的输入文件命令索引电子流体Exchange–correlation: semilocal, meta-GGA,EXX-hybrids,• 线性溶剂化：GLSSA13、SCCS、CANDLE• 赝势：范数守恒和超软·非线性溶剂化：GLSSA13• 非共线磁性/• 算法：变分最小化，SCF· JDFT与经典DFT流体• 用于电化学的巨正则（固定电位）输出（选定）• 0D、1D、2D或3D周期性的截断库仑·DOS、光学矩阵元素、极化率等。• 自定义外部势、电场·Wannier函数和从头算紧束缚• 带电缺陷修正：体效应和界面效应·• 带约束的离子/晶格优化接口• 从头算分子动力学·溶剂化QMC与CASINO• 振动模式、声子和自由能·原子模拟环境（NEB、MD等）·可视化：VESTA、XCrySDen、PyMOL2.2. 软件功能表1列出了JDFTx中可用的一些特性。它支持在所有主要的电子产品DFT软件中找到的全部功能。它内置了对几个半局部[27-DFT+U[35]和DFT-D2 [36]对势色散校正允许分别处理局域电子和范德华相互作用。JDFTx支持FHI、UPF和USPP格式的范数守恒和超软赝势，这允许与QE [3]和ABINIT [4]轻松互操作。它自动安装两个经过良好测试的开源赝势库，GBRV（超软）[37]和SG15（范数守恒）[38]，使大多数元素的开箱即用计算成为可能。JDFTx支持与自定义外部势和场的相互作用，并允许使用截断库仑相互作用精确计算任何维度的系统：分子（0 D），线（1D），板/2D材料和块（3D）。重要的是，JDFTx实现了两类不同的电子DFT算法，（解析连续）总能量的变分最小化[39，40]和自洽场（SCF）迭代法[41]。变分最小化是稳定的，并保证收敛，而SCF（所有DFT代码中可用的默认方法）一般不太稳定，但当它收敛时更快。JDFTx还独特地实现了巨正则DFT [42]，其中电子数在固定的电子化学势下自动调整，这正确地描述了电化学系统的行为。在这种模式下，SCF收敛可能是有问题的，并且对于许多溶剂化系统一般来说;因此，变分最小化是必不可少的替代方案。JDFTx专门从事电子结构计算，包括对环境的连续描述，以及一系列可用于包括流体和溶剂化效应的技术完整的JDFT计算包括对液体的详细经典DFT描述，该描述捕获了许多溶剂中的原子尺度结构[12，23，43]。JDFTx还包括一系列溶剂化模型，用于溶剂化效应的计算成本低廉的处理，范围从非局部溶剂化模型SaLSA[25]，其在线性响应水平捕获原子尺度液体结构，通过捕获非线性介电和离子响应的模型[16]，到最简单的线性响应模型[24]。这些线性响应模型包括GLSSA13 [16]（后来作为VASPsol移植到VASP[17]），SCCS [15]（QE中可用的溶剂化模型）和CANDLE[44]。表2比较了这些溶剂化模型对于水中中性溶质、阳离子和阴离子的标准集合的准确性，并且显示CANDLE通过明确捕获溶剂化中的电荷不对称性而实现了带电物质的水溶剂化的最佳准确性JDFTx可以导出广泛的电子结构和液体性质，包括电荷/位点密度、电势、密度表2比较了不同溶剂化模型对240种中性溶质、51种阳离子和100种非离子的溶剂化能预测的平均绝对误差（MAE）。水中的55种阴离子。单个溶质的详细质量标准见参考文献[45]。CANDLE在单个参数化内为中性物、阳离子和阴离子提供了最佳准确度，因为它明确地解释了溶剂化中的电荷不对称性[44]。MAE模型[kcal/mol]=VASPsol [17]状态，振动/声子模式和自由能，光学和http://jdftx.org/可执行的Wannier可以生成分离或纠缠带的最大局域化Wannier函数[19，46]，并将Hamilton和矩阵元素转换为从头算紧束缚模型。JDFTx还与几个常用的可视化软件包接口，并与原子模拟环境[47]接口，用于包括轻推弹性带（NEB）[48]势垒计算和替代分子动力学方法在内的功能它通过接口为其他电子结构软件提供溶剂化功能，例如CASINO中的量子蒙特卡罗（QMC）模拟[49]。3. 说明性示例JDFTx的使用与大多数平面波DFT软件完全相同，其输入文件描述了原子几何形状，赝势，泛函和其他类似的选项以及要执行的操作。例如，清单2显示了Pt（111）表面上甲酸根离子的输入文件，该表面被建模为 一个2 - 2超晶胞，板片沿第三晶格矢量垂直。第一部分选择所有元素的GBRV赝势[37]（使用"$ID“）和相应的波函数和电荷密度的动能截止值（所有能量以Hartrees（Eh）表示第二部分指定晶格几何形状、沿z隔离周期性图像的平板模式库仑截断、晶格坐标中的离子位置，并要求离子几何形状优化的10次迭代Pt原子位置上的最后一个0完全限制了它们的位置，1允许其余原子移动，而中性阳离子阴离子所有[25]第二十五话1.363.2019.74.55[16]第十六话1.2816.127.07.55线性GLSSA13 [16]1.272.1015.13.59SCCS中性配合1 [15]1.202.5517.43.97[15]第十五话1.282.6616.93.97[45]第四十五话–2.26––[45]第四十五话––5.54–蜡烛[44]1.272.623.461.81282R. Sundararaman等人/ SoftwareX 6（2017）278⃗=−××清单2：JDFTx输入文件演示了几个有用的功能：使用CANDLE溶剂化模型计算1 M NaF水溶液电解质中Pt（111）上甲酸根离子的固定电位，使用Pt位置和C约束的z坐标进行几何优化，以及使用电子密度和流体束缚电荷输出。#-Pseudopotentials-i〇n-speciesGBRV/$ID_pbe_v1。二、uspp#GBRVamilyi〇n-speciesGBRV/$ID_pbe_v1。uspp#GBRVfamilyelecut-cutoff20100#Ecutsforpsiandrho#-Geometry-我 是 一 个 10 岁 的 孩 子 。 53300#aanddcinbohrscoulomb-interactionSlab001#Makeznonpericcoulomb-truncation-embed000#Spifycentercords-typeLattice#factionalcordinatesinPt 0的情况。33333-0 33333-0 2880ionPt 0的情况。33333-0 83333-0 288 0ionPt 0的情况。83333-0 83333-0 288 0ionPt 0的情况。83333-0 33333-0 288 0ionPt 0的情况。1666年7比0 1666年7比0 144 0ionPt 0的情况。1666年7比0 66667-0 144 0ionPt 0的情况。66667-0 1666年7比0 144 0ionPt 0的情况。66667-0 66667-0 144 0ionPt 0的情况。0000. 0000. 000 0ionPt 0的情况。00-0。5000. 000 0ionPt 0的情况。5000. 0000. 000 0ionPt 0的情况。50比0 5000 . 000 0#0=>fixed离子O0.152-0.079 0.155 1#1=>游离ionO -0. 152+0。0790. 155 1ionC0. 0000. 0000. 190 1 Planar001离子H0.000 0.000 0.260 1ionic-minimizenIterat ions10#最佳时间限制#-电子商务-kpoint-folding661#Gamma-centeredk-meshelec-smearinggCold0.01#Selectcoldseringtarget-mu-0.160#Fixechemptential#-Fluid-fluidLinearPCM#Clasofsolvatondelpcm-variantCANDLE#使用H2O作为流体-溶剂的特殊方法fluid-cat ionNa+1。#1mol/LNa+钙fluid-anionF1#1mol/LF的 一个我一个#-你把它-dumpIonicIonicPositionsEle cDensityboundChargedunmp-namettest. $VAR#将文件放入一个文件夹中清单2的第三部分选择了布里渊区采样、拖尾和JDFTx的一个独特功能：固定电子化学势µ 0的巨正则DFT [ 42 ]。16Eh.第四部分选择CANDLE溶剂化模型[44]，用于含有1 M（mol/L）Na+和F-离子的水最后一部分要求输出流体中离子位置、电子密度和束缚电荷密度的每个离子步骤，文件使用模式“test.”命名上面的组织仅用于说明;命令可以以任何顺序出现，可以使用“include”语句在多 个 输 入 文 件 中 拆 分 如 需 详 细 信 息 ， 请 参 阅http://jdftx.org/Commands.html在将清单2保存到mpirunn-n4jdftx-c8-itest。我不知道。欧特使用4个MPI进程运行代码，每个进程有8个线程，并将输出记录到完成后createXSFtest. 出去。xsfn创建包含结构和电子密度n（r）的文件“test.xsf”，在VESTA [ 50 ]中可视化，得到图2（a）.用“nbound”代替“n”的相同过程正如预期的那样，甲酸电子密度（绿色）在O原子上最大，周围是正的（蓝色）流体束缚电荷。一个小的负（红色）束缚电荷出现旁边的H，但在此电位的Pt表面带负电荷，大部分被正电荷包围，图二、在 清 单 2 中 的 输 入 上 运 行 J D F T x 的 结 果 中 ， 结 构 的 可视化以及（a）电子密度和（b）流体束缚电荷密度，使用JDFTx脚本（与JDFTx一起分发）和VESTA生成[50]。（有关本图例中颜色的解释，请参阅本文的网络版本。）图三. JDFTx运行时间随MPI过程数量的变化，用于（a）初始真空DFT和（b）在初始几何下的后续巨正则溶剂化DFT，用于清单2指定的计算。每个CPU进程运行在一个8核Intel Xeon E5- 2620 v4插槽上（每个计算节点两个插槽），而每个GPU进程运行在一个NVIDIA Tesla K80 GPU上（每个K80单元两个GPU）。虚线表示理想的线性缩放。(The（a）中CPU进程的边际超线性加速是由于高速缓存大小与每个进程所使用的存储器的比率增加。液体。(The来自JDFTx的原始输出使用相反的电子是正号约定，而不是在此讨论中使用的通常约定。）图图3示出了JDFTx的性能，其使用上述示例用于（a）常规真空DFT计算（在溶剂化计算之前自动执行）和（b）固定电势溶剂化计算，在不同数量的CPU和GPU上。JDFTx在对称缩减的k点上实现MPI并行化，在其他所有事情上实现pthreads/CUDA并行化当进程的数量是该k点计数的因子（在上面的示例中为20）时，它表现出几乎线性的MPI缩放对于此问题大小，每个K80 GPU提供的性能约为每个8核Xeon的3倍（每个核为25倍）4. 影响JDFTx同时针对两个部分重叠的研究社区：新DFT方法，模型和算法的开发人员，以及利用这些新方法的DFT从业者它强调易于开发和使用，在实践中使用高度模块化的代码来实现，这些代码使用与理论推导几乎相同的语言来表达物理，使用DFT的代数公式和高效的C++11抽象，如上所述。使用该框架，我们在几年内迅速实现了一个完整的功能集，R. Sundararaman等人/ SoftwareX 6（2017）278283JDFTx的专有代码已经开发了几十年，使JDFTx现在可用作通用DFT软件。JDFTx促进了许多应用新方法的快速开发，最值得注意的是使用JDFT [10]和溶剂化模型对溶剂化和电化学体系进行JDFTx用作开发液体自由能泛函（经典DFT泛函）[12，23，43]的媒介，以实现JDFT，以及一系列越来越精确的溶剂化模型，包括简单的线性溶剂化模型[16，24，51]，非线性模型[16，52，53]和包含非局部性的模型：SaLSA [25]和CANDLE [44]。事实上，使用JDFTx开发的最简单的模型之一，GLSSA13 [16]，后来被移植到专有的DFT代码VASP作为VASPsol [17]，该代码的主要解决方案选项。来自JDFTx的溶剂化可通过与CASINO代码的接口用于量子蒙特卡罗模拟[49，54]。JDFTx最近实现了巨正则DFT算法的开发[42]，通过允许计算中的电子数量在固定电位下自动调整，可以更一般地说，JDFTx还用于电子结构方法开发，用于精确交换[22]、介电矩阵[55]、X射线测量[56]和JDFTx使这些尖端的方法立即可用在高效，易于使用的代码中，适用于广泛的应用。JDFTx中的JDFT和溶剂化技术已用于阐明锂离子电池中的离子分布[58]和枝晶形成[59，60]、各种能量转换催化剂的表面结构和反应机制[56，61-JDFTx还促进了基于Wannier函数的光激发热载流子产生[57，73- 75 ]，传输[ 76 - 78 ]和超快动力学[ 79，80 ]的从头紧束缚计算使用JDFTx继续开发新接口和多尺度方法将进一步扩大应用范围5. 结论我们提出了JDFTx，一个通用的开源平面波DFT软件，具有特别丰富的功能集溶剂化和电化学DFT计算，并强调易于开发和使用。在最初的五年里，JDFTx实现了联合密度泛函理论（JDFT）的快速发展，以及一系列高效准确的溶剂化模型，这些模型正在逐步实施或与专有和其他开源DFT代码接口通过这些方法，JDFTx已经被广泛应用于催化、能量转换和能量存储等电化学问题。JDFTx的设计允许简短，易于阅读的代码在各种硬件架构上表现良好，使其非常适合快速原型化新方法，然后测试和优化它们。所有的功能都被公开为一个库libjdftx，其他软件可以链接到它进行直接接口。JDFTx与其他开源软件的未来接口，用于电子结构计算，实验观测值的直接计算，电磁模拟，相场方法等，将推动从电子尺度开始的多尺度技术的广泛应用。致谢我们感谢康奈尔大学能源材料中心（EMC 2）的支持（2012-能源部科学办公室基础能源科学奖，奖项编号DE-SC 0001086。RS感谢人工光合作用 联 合 中 心 （ JCAP ） 的 支 持 （ 2013 能 源 部 授 予 的 DE-SC0004993，以及伦斯勒理工学院材料科学与工程系的KLW联合S. 能源部，科学办公室，基础能源科学办公室KLW和KAS感谢国家科学基金会研究生研究奖学金的支持。引用[1] FrischMJ，Trucks GW，Schlegel HB，et al.09. honeymoon 高斯公司WallingfordCT;2009.[2] KresseG，Furthmüller J.计算机材料科学1996;6：15-50.[3] Gianzani P，Baroni S，Bonini N，Calandra M，Car R，Cavazzoni C，et al.JPhys：Condens Matter2009;21：395502.[4] [10] Gunze X，Beuken J-M，Caracas R，Detraux F，Fuchs M，Rignanese G-M，et al. 计算机材料科学2002;25：478.[5] 吉吉湾 IBMJ Res Dev 2008;52：137.[6] XuX，Goddard WA.化 学 物 理 杂志2004;121：4068.[7] JarolimekK，Hazrati E，de Groot RA，de Wijs GA. 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