2020年第一性原理计算的研究现状如何？
一、 方法论的持续优化与拓展
密度泛函理论（DFT）的深化应用： DFT仍然是第一性原理计算中最核心、最常用的工具。2020年，研究者们在提高DFT计算精度、降低计算成本方面持续发力。
新型交换关联泛函的开发与验证： 随着对电子间相互作用理解的深入，新的泛函，特别是考虑长程校正（longrange corrections, LRC）的泛函、混合泛函（hybrid functionals）以及更高级别的泛函（如metaGGAs）在描述特定体系（如具有强关联性、范德华相互作用的材料）时，其准确性得到了进一步验证和提升。研究热点包括如何更准确地描述激子效应、半导体带隙、磁性材料等。
量子蒙特卡洛（QMC）等高精度方法的应用范围拓展： 虽然QMC计算成本高昂，但其理论上更高的精度使其在检验DFT结果、研究复杂电子体系方面扮演着越来越重要的角色。2020年，研究者们致力于优化QMC算法，使其能够处理更大体系、更复杂的材料，并与DFT方法相结合，形成“混合精度”计算策略。
动力学平均场理论（DMFT）与DFT的结合： 对于具有强电子关联的材料，如过渡金属氧化物，纯DFT方法往往失效。2020年，DFT+DMFT等混合方法的研究持续活跃，旨在更准确地描述这些材料的电子结构和动力学行为，例如揭示高温超导、巨磁电阻等现象的微观机制。
计算效率的提升： 随着计算能力的增长，如何更高效地利用资源成为关键。
并行计算与高性能计算（HPC）的充分利用： 各种开源和商业的计算软件（如VASP, Quantum ESPRESSO, CP2K, ABINIT等）都在不断优化其并行化算法，以充分发挥多核、大规模集群的计算潜力。
机器学习（ML）与第一性原理计算的融合： 这是2020年乃至近几年第一性原理计算领域最令人瞩目的趋势之一。机器学习模型被用于加速计算，例如：
学习势能面（Potential Energy Surfaces, PES）： 构建基于ML的原子间相互作用势，可以显著降低分子动力学（MD）模拟的计算成本，使其能够模拟更长时间尺度和更大体系，例如用于研究材料的相变、扩散过程、催化反应等。
加速电子结构计算： ML模型可以直接预测电子密度、能量等，作为DFT计算的近似，从而大幅缩短计算时间，尤其是在高通量材料筛选中。
预测材料性质： 直接利用ML模型预测材料性质，结合第一性原理计算作为“标签”生成数据，加速了材料设计与发现。
二、 应用领域的深化与拓展
2020年，第一性原理计算的研究渗透到几乎所有材料科学和凝聚态物理的研究前沿，并催生了许多重要的科学发现和技术进展。
新能源材料：
锂离子电池/固态电池： 研究离子在电极材料中的扩散机制、界面稳定性、电解质的离子导电性等，为开发更高能量密度、更安全、更长寿命的电池提供理论指导。
钙钛矿太阳能电池： 深入理解其电荷激子动力学、缺陷的形成与钝化机制、界面工程对器件效率和稳定性的影响。
氢能： 催化剂的活性位点、吸附机制、储氢材料的储放氢动力学等研究。
催化与表面科学：
单原子催化（SAC）： 精确模拟单原子在载体上的几何结构、电子态以及其与反应物的相互作用，揭示其高效催化机理。
多相催化： 研究反应物在催化剂表面的吸附、解离、扩散和产物脱附的全过程，优化催化剂设计，如CO2还原、氮气固化等。
表面重构与吸附： 分析不同表面在特定环境下的结构变化以及各种分子在表面的吸附行为，这对于理解材料表面性质至关重要。
二维材料与低维体系：
石墨烯及其衍生物、过渡金属硫族化物（TMDs）： 研究它们的电子结构、光学性质、在电子器件、传感器、光电器件中的应用潜力。
范德华异质结： 模拟不同二维材料的层间相互作用、电子耦合以及由此产生的协同效应，探索其在新一代电子和光电子器件中的应用。
强关联材料与拓扑材料：
高温超导体： 尽管其机制尚未完全阐明，但第一性原理计算，特别是与DMFT结合的方法，依然是探索新材料和理解超导配对机制的重要工具。
拓扑绝缘体、拓扑半金属、Weyl半金属： 计算其能带结构、表面态、自旋纹理等，预测和验证其拓扑性质，并探索其在量子计算、自旋电子学中的应用。
材料缺陷与相变：
点缺陷、位错、晶界： 计算其形成能、迁移能、对材料电学、光学、力学性质的影响，研究缺陷的聚集与演化。
固相相变： 模拟材料在不同压力、温度下的结构转变，理解相变过程的动力学和热力学。
生物与化学应用：
药物分子设计： 模拟药物分子与生物大分子的相互作用，预测结合能和构象。
酶催化机理： 揭示酶活性位点中化学反应的细节，理解生物催化过程。
量子化学计算： 在小分子和自由基体系中，第一性原理方法（包括从头算方法如 Coupled Cluster, CASSCF等）在精确描述化学键断裂重组、激发态性质方面仍是不可或缺的。
三、 挑战与未来展望
尽管成就斐然，2020年的研究也同样面临着一些挑战，并指向未来的发展方向：
强关联体系的准确描述： 如何在保证计算效率的同时，更精确地描述具有强电子关联的材料（如 Mott 绝缘体、重费米子材料）的性质，仍然是一个活跃的研究领域。
动力学过程的精确模拟： 模拟原子尺度上长时程（微秒以上）的动力学过程，如扩散、相变、催化反应的详细路径，仍然受限于计算资源，机器学习的介入是重要突破口。
多尺度模拟的整合： 如何将第一性原理计算的结果（如ML势能面）与宏观尺度的模拟（如有限元分析）有效结合，实现真正的“从原子到器件”的跨尺度模拟。
“AI for Science”的深化： 进一步探索AI在材料发现、性质预测、实验设计等方面的作用，实现更智能化的科研流程。
计算化学与材料科学的界限模糊： 越来越多的计算方法和应用场景跨越了传统的计算化学和凝聚态物理领域，形成一个更为融合的研究范式。
总而言之，2020年，第一性原理计算不仅在方法论上不断精进，其应用广度和深度也达到了新的高度。特别是与机器学习的交叉融合，为加速材料科学研究和发现开辟了新的道路，预示着更加激动人心的未来。
网友意见
其实从我的角度来说，第一性原理计算的了解远不如对于孤立体系量子化学计算，不过这两个之间又多少有那么些关系，那就随便聊一聊好了。内容并不是仅涉及第一性原理相关计算，因为包括MS和VASP在内，目前固体/周期性体系相关计算中，不少新玩意其实是MM方法，也放在里面一块说了。还有就是一些新方法本来是用来计算孤立体系的，并不是给对固体/周期性计算开发的，但是可以用在这些计算里面，也一并写进去了
现在MS/VASP培训满天飞，主要的原因呢一方面是环化材生的人太多了，再一个就是现在材料(包括所谓的应用类)发文章的要求水涨船高，现象/性质不做点解释很大的限制了文章的档次，有做计算的需求嘛自然就有人去教。
另一方面就是代理商的推动了。从材料性质的计算来说可选的软件还是不少的，但为啥一般看到的都这两个呢？因为用这两个发文章要买版权，并且这玩意卖的简直死贵！培训班的主力也是这两个的代理商，顺便捆绑销售GUI。MS的代理商创腾科技基本上每个月都有班，当然也有DS的班，实际上用MS做第一性原理计算用的是里面的CASTEP模块(DMol3这模块后面说，这玩意跟一般意义上的第一性原理方法，指平面波，并不一样)，这个模块从去年开始开放学术免费license申请，但你从MS买还是巨贵。VASP的代理商是Materials Design和国内的源资科技，一般也和GUI MedeA一起卖，巨贵。源资科技也是办VASP(包括lammps)培训班的主力。这里单独说下lammps，其实lammps本身是学术免费的软件，在MD相关的软件中也算是主流软件，除了Gromacs之外基本上算是老大了，主要用的领域有点区别。但是这东西有了MedeA这个GUI之后，就变成了MedeA Lammps模块，也是价格不菲。。。。emmm反正能鼠标点点点当然要收你费了。
其他的软件其实也有不少，比如老牌的第一性原理程序Quantum ESPRESSO，功能强大，开源免费，也不难用，GUI也很友好(自带的GUI有点2B，但是有Burai之后还是不错的，当然也有用xcrysden之类的)，年引用和CASTEP差不多，但你却基本没听过这个的培训班，都赚不到钱了谁来开呢。。。。这里就要吐槽一个CP2K，也是开源免费，版本出的蛮快，功能也不弱，独家功能非常强大，但是太难用了。。。里面的bug也太离谱了，甚至出现联用的两个模块用的MPI并行库不一样这种，只能说课题组确实不是开发软件的好组织吧，一个学生毕业了，他写的代码后面的人很难改了。。。。但是老牌量化软件GAMESS-US做的相对好得多。补充一下，现在cp2k这玩意相对来说已经好多了，7.1版本至少编译软件的各种库不至于一口血了，以前5.X的时候那可是真的要命，从编译到使用都要命。然后还有一个Crystal，这东西价格不贵，1400欧，比起MS动辄几十万来说是算是良心软件了，但其实即使是做计算的人都很少听说这玩意，再就是用的方法也不是常规的平面波方法，而是像一般量化程序用的高斯型基函数(GTF)，算是个另类，而且同样难用的一笔，相对而言就是手册看着还可以。当然其他的还包括ADF-band，ADF的模块(这玩意现在似乎改名叫AMS了？)，也是卖的死贵，不过这玩意虽说卖的贵但也没啥培训班，估计是真的没啥人用吧。。。。不过这里特别想喷一个，AMS，里面有个QE的模块，说的简单点就是给预编译好的老版本QE加了个GUI，这TM也好意思拿出来卖钱。。。。。。真·素质吊差！！emmmm，还有些比如CPMD，Abinit之类的，比较非主流。CPMD的编译如同其后辈cp2k，用起来也好不到哪里去，唯一的好处可能就是手册稍微全一点，然并卵。至于Abinit，功能全面也很强大，本来该是可以和QE/VASP/CASTEP一较高下的玩意，但是推广的不太好，使用这个的基本都是课题组传承吧，不过随着这几个大版本改进(现在是9.2.1)，速度提升了不少，用的人数可能会增加一些，就是教程实在太少了，虽说官方的教程还不错。
先当社畜去了有空慢慢更。
小修了一下，继续更一点。
所谓研究现状大致分为两个部分，一方面是程序/算法实现/新硬件支持方面的进步，另一方面是理论方法的进步，当然一些新方法需要新开发的特定程序支持，这写也放在第二部分里说。理论方法的进步也可以分为两个大方向，一个是在合理的时间里获得更精确的结果，另一个就是在尽可能短的时间里获得尽量可接受的结果。这几个方向分别讲一讲好了。
先说程序/算法实现/新硬件支持方面。就从几个用得多的程序分别说一下好了。
先说Quantum ESPRESSO，这玩意一般做第一性原理计算的人即使没用过也听过，最近一段时间的更新里面除去一些bug的修修补补，一些方法的支持，之外，主要就是GPU加速了。根据某ppt，QE6.5a2GPU版通过老黄家的卡，加速比例相当可观。然而只有pw.x一个模块可以加速，而且一些用法不能加速。
这里用的是tesla，实际上游戏卡比如2080s之类的也可以，用下来看，加速效果相当可观，小体系在2080之类的卡上相对于纯CPU提速超过5倍，只不过使用范围有限。然后是问题，这个的显存利用明显还不够成熟(相较VASP)，用游戏卡(比如一般做MD的比较喜欢用的高性价比的2080s)算稍大点的体系(4-50个原子)就会暴毙，因为显存不够。。。。看起来相较于VASP的显卡加速还有点问题。
然后说说VASP，今年1月新发布的6.1版本。这玩意首先是支持了AVX512指令集，根据牙膏厂的测试结果，比AVX2有大概50%的提升。不过这是牙膏厂的一家之言，反正以我了解到的情况(可能不准确)，用AVX512提升非常有限。再说到AVX512，也就新的二代至强铂金/黄金有支持，并且据说这玩意可以cpu烤肉。
另一方面就是支持了OpenMP和MPI混编，号称在超过200核的并行上效率有了一定程度的提升，这种大规模并行其实也挺难用到的，最多用来跑AIMD，而那个时候有其他选择，比如cp2k之类的，其实这玩意主要的作用是省内存，如果几百核用纯MPI并行其实也算不了多大体系，太耗内存了。但是话又说回来，在单节点上这玩意没什么卵用，简单测试了一下，设置好NCORE，KPAR，NPAR的情况下，MPI36核速度比6MPI×6OMP(intel全家桶)要快将近一倍，所以这玩意对绝大多用户没什么卵用。其他的一些比如支持OpenACC的GPU加速，算杂化泛函的时候可以提速一点。然而这些都不关键，比较关键的是终于可以算声电耦合了，QE已经能算好久了，有了EPW更是能节省不少计算资源，新的VASP这边没看教程，也不知道这边用起来怎么样。还有个是支持libxc，多了不少杂化泛函可用，当然其实未必算得动。不过刚才也说了，VASP的GPU加速比起QE明显要成熟一些，计算一个不算太大的体系(上百个原子)也只需要几个G的显存，(当然这部分我没亲自用过也不知道具体什么情况)。最最后，这东西涨价了！！！涨幅还不小。
这两个软件还是很相似的，能算得东西差不多，连新版本加的特性都有点神似，当然其实QE支持的方法相对更全更多一些，还有其他的一些接口，包括WANT，GIPAW之类的(QE更新了6.6这玩意居然没更，不过话说回来会去算固体核磁性质的人也很少)。另一个优点就是找过渡态，QE好了不是一点半点，VASP如果没有VTST支持的话这方面简直是弱智一样的存在，NEB和dimer日常搜出来不知道啥过渡态/不收敛。还有像一些特色的，比如X光谱啊之类的，还是没几个程序能算，免费又用起来不那么复杂的可能仅此一家吧。至于VASP，教程多可能是最大的优势，虽说这东西上手也不必QE简单，4个输入文件简直反人类，输出文件里面也是废话连篇，用着相当难受。曾经来说VASP的赝势库是个不小的优势，毕竟商业软件有专人维护，然而QE的赝势库也日趋完善，并且有像SSSP这种帮你测好了哪个好用照着用就完了的，从这个角度来说这两家伙还是半斤八两。
而另一个同样作为老牌的平面波程序CASTEP已经很久没啥动静了(也可能是我本来也不关注吧)。。。。除了去年突然宣布可以申请学术license以外也不知道有啥改进。对这玩意的了解基本还是作为MS的一个模块，内置的方法/赝势也不是很多，速度也不咋地，感觉就那么回事吧，不知道现在咋样了。跟他一起在MS里的DMol3，这货可能是个奇葩，其实就原理来说，NAO比起PW也好GTO也好，还是有一些特点的，比如BSSE很小(相对GTO来说，PW没这个东西)，可以用小的基函数数量达到较高的精度等等，然而不知道是开发者水平问题还是啥问题，同样用NAO的FHI-AIMS在那里跳来跳去，甚至科大的ABACUS(你科牛逼)都有的可吹，DMol3倒是除了图形界面还不算难用之外没没啥特点。算孤立体系吧，支持的方法少，弱，速度还不快，被主流量化软件比如XXX，orca之类的秒翻；算PBC吧，可能大体系速度是唯一的优势了，毕竟NAO这种局域的基比起PW来说不至于因为积分计算量随着cell提高而出现套娃提升计算量的情况。总体来说用途有限，而且现在BIOVIA把原来的turbomole给买下来以后这玩意地位就更尴尬了，据说现在淘宝猫算周期性也是相当的可以，准备挑战crystal了，比起XXX的five PBC就更不用说了，看着啥时候淘宝猫进MS吧，当然肯定比以前又贵了。。。。
先更这么多，有空再说。
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