1 软件简介

1.1 功能介绍

PASP (Property analysis and simulation package for materials) 是一款独立完整、特色鲜明、具有完全自主知识产权的材料计算软件包，尤其擅长处理磁性、铁电性、和多铁性（即同时包括多种铁性）体系，可用于计算模拟材料的基态、热力学和动力学性质，也可用于分析理解材料性质的微观机制。一方面铁磁和铁电材料已经在信息存储领域应用广泛，另一方面新型磁性、铁电和多铁性材料可能在下一代信息存储和处理领域扮演重要角色，因此对这些材料的研究至关重要。PASP可用于计算模拟这些材料的物理性质，理解其物理机制，并进一步设计和预言高性能材料，是研究这些材料的有效工具。

本软件由复旦大学向红军教授/龚新高院士课题组开发，从2006年开始编写，最初命名为Latticemodel（晶格模型）；之后不断扩充功能，于2021年正式命名为PASP，并将相应工作发表于文献 1 ；2023年与鸿之微公司合作，正式发布软件。

PASP的开发理念是在一个软件包里尽可能包括更多更全的功能，能处理尽可能多的材料体系。为此，PASP包括了完整的对称性群论分析（包括点群，空间群，磁群）模块。基于群论分析，不仅可以构建任何体系的哈密顿量（包括电子哈密顿量和原子层面哈密顿量），而且可以提升量子材料全局结构搜索的效率。PASP的主要功能不受体系结构的限制，原理上可以处理任何体系。

PASP软件目前集成了诸多功能，例如对称性分析、有效哈密顿量方法、蒙特卡洛（Monte Carlo，简称MC）模拟、分子动力学模拟（MD）、自旋序诱导铁电极化的计算、紧束缚模型、全局结构搜索方法、线性自旋波方法等。通过将该软件包与VASP 2 等第一性原理计算软件结合使用，可以方便地模拟研究材料（特别是磁性、铁电、多铁性材料）的多种物理性质（如磁转变温度，铁电极化、电滞回线等），以及从微观相互作用的角度研究多种物性的物理机制。

目前PASP软件最常用的功能是一般性有效哈密顿量方法，其中主要涉及有效哈密顿量的构造（包括四态法和构造哈密顿量的机器学习方法 3 ）、蒙特卡洛模拟和分子动力学模拟等模块。在磁性、铁电、多铁、电荷密度波等类型的材料中，涉及自旋、局域声子模式、晶格应变等自由度；在合金材料中，涉及元素种类的自由度；晶体材料中含有有机分子时，还可能涉及有机分子的取向、位移等自由度；此外还可以考虑电荷量、轨道序等自由度。除了有效哈密顿量方法外，PASP另一主要功能是全局结构搜索。全局结构搜索模块主要支持遗传算法 4 等，可以处理结构自由度和自旋自由度。将PASP的全局结构搜索方法与第一性原理计算相结合，可以预测复杂系统的结构基态和基态量子序。

PASP（包括之前的Latticemodel版本）已被国内外多个研究组采用，并在铁电、磁性研究等方面取得了重要进展 5 6 7 8 。

PASP软件的流程图如图1.1所示。在PASP涉及的几乎所有模块中，都会首先调用对称性分析模块，其后主要分为有效哈密顿量方法和全局结构搜索两大功能分支。在有效哈密顿量方法中，支持基于局域模式的有效哈密顿量方法和紧束缚方法；在全局结构搜索模块中，主要支持遗传算法等。其中，在基于局域模式的有效哈密顿量方法中，支持用四态法 9 10 研究磁相互作用，或用MLMCH方法 3 在多种可能的局域模式相互作用中筛选重要相互作用项；构造有效哈密顿量之后，还可进行蒙特卡洛模拟、CG（共轭梯度下降法）局域优化和分子动力学模拟，以研究体系的相关物理性质。

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图1.1 PASP软件流程图

1.2 运行方法

本软件支持在大部分Linux系统下使用。获取 PASP.x 之后，为其添加运行权限之后即可使用。添加运行权限的命令为： chmod +x 路径名/PASP.x

运行PASP时，需要在输入文件所在路径下运行 PASP.x 。如： 路径名/PASP.x

若需统计运行时长，可在运行命令前加time。如： time 路径名/PASP.x

另外，PASP也支持并行运算。以8线程并行为例： mpirun -np 8 路径名/PASP.x

可以在运行命令后面使用>（覆盖）或>>（追加）重定向标准输出，以及用2>或2>>重定向报错信息的输出。如： 路径名/PASP.x > log.out 2>> log.error

值得注意的是，之所以需要在运行命令中添加“路径名”，是因为我们默认 PASP.x 和输入文件不在同一路径下。若 PASP.x 恰好在当前目录时，可用 ./PASP.x 代替运行命令中的“ 路径名/PASP.x ”。


1

LOU F, LI X Y, JI J Y, et al. Pasp: Property analysis and simulation package for materials [J]. Journal of Chemical Physics, 2021, 154(11):

2

The vasp manual - vaspwiki [M]. https://www.vasp.at/wiki/index.php/The_VASP_Manual.

3(1,2)

LI X-Y, LOU F, GONG X-G, et al. Constructing realistic effective spin hamiltonians with machine learning approaches [J]. New Journal of Physics, 2020, 22(5):

4

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