约炮软件

ARES（Ab initio atomic mateRial modEling Software at JLU，官方网站：//www.mzq.cn/ares）是马琰铭院士团队继 CALYPSO 之后第二款自主研发的材料模拟软件包，是一款对标 VASP/QE 的密度泛函计算软件。为便于广大师生了解软件功能、掌握使用方法，将于2026年10月13日至10月27日，每周二和周三晚7:30，由软件开发人员授课并现场答疑。本次培训由约炮软件-免费约炮软件 主办，在吉林大学唐敖庆楼 B521 举行。

ARES是一款自主开发的集合机器学习算法与赝势方法的第一性原理计算软件，支持 PAW 与模守恒赝势（UPF 格式），交换关联泛函经 libxc 接入，覆盖 LDA 与 GGA（PBE 等）；可完成自洽场、非自洽场、能带、态密度与投影态密度、结构优化与变胞优化等常规计算任务。输入采用 TOML 文件，支持 POSCAR 结构文件、k 点自动网格与对称性约化；采用 k 点、能带、平面波的三层并行分解，便于在不同规模的集群上运行和扩展。围绕核心计算功能，软件还提供分子动力学、电声耦合、机器学习势驱动的自动化晶体结构预测以及机器学习哈密顿量等配套模块，可覆盖从基态电子结构到有限温性质与机器学习加速的多类计算需求。

ARES 开发团队围绕软件核心技术开展系统培训，内容包括 ARES 安装与基础应用、输入文件组织与计算流程、电子循环与求解器参数设置、并行分解与性能调优、密度与 PAW 相关计算的精度设置、结果与性能分析工具的使用等；同时介绍软件的配套功能模块，包括分子动力学、电声耦合与机器学习哈密顿量接口。

培训采用课堂讲解、上机实操、现场答疑相结合的形式，上机环节以 ARES 的常规 DFT 计算为主，从输入文件准备、任务提交与运行，到计算结果与输出文件的读取分析。建议自备笔记本电脑并可携带自己的测试体系现场试算，欢迎感兴趣的师生参加。培训视频将同步上传至B站以便回放学习。

联系人：刘泽涵    微信：13753562134

联系人：李东东    微信：wo767442260

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培训相关软件介绍

1. ARES  主讲人：刘泽涵

ARES为Rust 编写，面向 CPU 集群，支持 MPI 与线程并行，支持 PAW 与模守恒赝势（UPF 格式），交换关联泛函经 libxc 接入，覆盖 LDA 与 GGA（PBE 等）。支持周期性体系的自洽场（SCF）、非自洽场（NSCF）、能带、态密度与投影态密度、结构优化与变胞优化等计算任务。支持 TOML 输入文件与类 POSCAR 的结构文件，支持 k 点自动网格与对称性约化；采用 k 点、能带、平面波三个方向的三层并行分解，便于在不同规模的集群上运行和扩展。

2. ARES-MD  主讲人：郑翔宇

ARES-MD 模块是基于 ARES 的并行原子模拟软件模块。模块主要由 C/C++ 编写，面向 CPU 集群，采用 MPI 三维空间域分解，并在机器学习势计算中使用 OpenMP 线程并行。当前主程序已集成经典/机器学习势分子动力学与结构优化流程，可使用 ACNN 类机器学习势和 EAM 势计算原子能量、力与应力，并支持主动学习以及可选的 Born 有效电荷模型。MD 模块支持类 POSCAR 的 ares.cell 结构文件和基于关键字的纯文本 ares.in 输入文件，支持周期与非周期边界、超胞构建、邻居表及自动或手动 MPI 进程网格。已实现 NVE、多种 NVT 控温方法以及 NPT-NHC/NPT-MNHC 等恒压流程，并提供路径积分分子动力学和分段连续计算能力。常规输出包括运行参数与结构摘要、逐步热力学量、LAMMPS dump 风格轨迹，以及按需输出的力、应力、压力、Born 有效电荷和其他数据。

3. ARES-EPC  主讲人：王骞

ARES-EPC 是一款基于 C++ 和 MPI 的声子与电子—声子耦合计算软件。它利用有限位移和本征投影方法，结合外部第一性原理计算结果，求解声子谱和电声耦合矩阵元，并计算耦合常数 λ 、Eliashberg 谱函数α²F 及电子、声子自能。软件支持 NC 和 PAW 赝势、对角和非对角超胞，可读取 VASP、Quantum ESPRESSO 和 ARES 的计算数据。此外，软件支持 HDF5 结果复用，并提供 McMillan、Allen–Dynes 及各向同性虚轴 Eliashberg 超导转变温度后处理。

4. 机器学习势驱动的自动化晶体结构预测  主讲人：李家祥

这是一款面向复杂多组分材料的自动化晶体结构预测软件，以注意力耦合神经网络势（ACNN）为核心，结合 ARES 计算结果训练势函数。软件通过在势能面各局部极小附近采样提高势函数的泛化能力，并由自演化流程迭代自动精化势函数，尽量减少人工干预与专家经验依赖；结合组分过滤缩小搜索空间，可在近第一性原理精度下高效搜索构型空间。软件已在 Mg-Ca-H 三元与 Be-P-N-O 四元体系上完成验证，探索了近千万个构型并识别出若干新化合物，相比第一性原理计算加速约四个数量级。

5. 机器学习哈密顿量  主讲人：吴春天

ARES 的机器学习哈密顿软件是基于 ARES 计算的机器学习哈密顿量的软件。将平面波第一性原理计算结果转换为原子轨道表象下的高精度实空间哈密顿量与重叠矩阵，形成机器学习所需的监督数据。利用等变图神经网络与全局注意力结合，学习原子结构到哈密顿量矩阵块之间的映射关系，并将训练得到的模型用于新结构的哈密顿量快速预测。支持平面波精度的 PBE、HSE、DFT+U 等泛函的机器学习哈密顿量计算。

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