周围的人，即便有懂行的，基本也没可能会系统地教你，必须靠自己摸索。虽然这样入门速度比参加培训慢得多得多得多，但只要按照如下我说的，至少入门过程中不会走向歪门邪道、被误导。 下面说一些其它值得说的问题： 很多初学者一个特别坏的毛病是唯文献是从、文献里说什么就是什么，甚至都感觉到文献里的做法有不合理之处，也不假思索地盲从文献的做法。正所谓尽信书不如无书，尽信文献不如无文献。很多文献里的东西都是错的，一些明显的错误以及不合理的做法甚至于出现在IF很高的期刊中（连JACS也一样）。牵扯到理论计算的文章那么多，哪可能所有文章的作者、审稿人同时都是相应领域的专家，而且审稿人还都认真负责仔细评审？我特别反感的一个情况就是，有些初学者的计算方式明显是错的、用的计算级别明显是不合理的，给他指正，似乎还不服气，告诉我说“xxx文献里就是那么算的”。那些国际知名的很经典、很有名的基础性书籍或者专著，特别是那些出了好几版的书、作者在领域内名气很大水平很高的人写的书，存在错误的几率较低，初学者看这些书的时候即便盲信往往也没太大问题（但如果书的年代较早，里面有些观点是过时的。尤其是涉及到计算级别选择的问题，绝对不要看10年前的书）。而文献里，特别是那些水准不明的人写的，有错的几率那可太高了，盲目效仿文献注定要吃大亏。一个典型例子就是这篇JACS文章：，对一个小分子居然用MP2/STO-3G扫描势能面，用HF/3-21G找过渡态，稍微有点最基本常识的量子化学研究者都知道这是极度荒诞的，简直是反面教材。初学这要是效仿这篇文章用的计算级别算自己的体系，碰到稍微懂一点量子化学的审稿人，文章都会100%被打回去。别人文章发出去了那纯粹是因为人家运气超级好，多个审稿人里恰好一个量化领域的专业审稿人都没有，或者审稿人正巧是其熟人。 要知道搞量化的分为两派，一派是搞理论方法、算法的，由于难度高、门槛高，所以只占很小部分，而绝大部分都是搞应用性计算的。这两类研究者所需的理论知识层次是截然不同的。搞理论方法的需要掌握很深的知识，还必须会编程，搞量化应用的人在入门时切不能向这些人看齐，看的书不能是给这些人写的书。 量子化学学习和研究过程中需要充分利用搜索引擎。搜研究文章一定要用Google学术，搜其它类型的科研相关的东西一定要用Google搜索，Google可以说是笔者科研过程中的左膀右臂。这里重点强调一点：千万别用bai*！bai*是搜什么的？那是用来搜娱乐八卦、有害、坑爹、低级趣味信息的，这么low的东西怎么能用来搜索学术信息？在笔者来看，bai*搜索是几乎最下作、最没素质、最唯利是图的公司搞的最糟糕的搜索引擎，搜索出的信息质量极差，对你最有价值的信息多数情况搜不到，反倒是垃圾、无意义、低水平的信息的权重贼老高，占满了搜索呈现页面，往往你得翻好几页才能找到点靠谱的信息，笔者对此体会太深了。而且，除了计算化学公社论坛、思想家公社blog等地方外，富有价值的量化方面的资料大部分是外文的，bai*这种东西连中文的学术方面的信息都搜不利落，用它试图搜索出对你有用的外文资料那更是天方夜谭。根本甭指望bai*对你的科研工作能有什么帮助，它纯粹是在浪费你的时间，越用bai*科研水平越低，而勤用Google才能令你登山更高台阶。千万别在高水平的讨论群和论坛说什么“我用bai*搜了xxx”、“bai*一下”，这一定会遭被群嘲。搜索学术信息，bai*至多至多给本科生用，而研究生及以上的人还用bai*这么弱智的东西只会被同行笑话。bai*百科那种水准低劣的东西更是千万别信，对科研工作者只会产生严重误导；而相对的，英文wiki上的信息则质量整体较高，多数是真正内行人用心写的，很少有严重误导性的内容，因此看百科必须去英文wiki上看（中文wiki质量和英文wiki比还差一大截）。另外，还有那个bai*学术，就是个Google学术的赤果果的山寨品，做得奇烂，品质和Google学术比差了十万八千里，对科研工作有害无益。当然，由于特殊情况，在有的地区Google搜索和Google学术是没法直接访问的，但是作为科研工作者，总得具备点上网知识吧。更别说什么“我没法用Google”、“Google打不开”于是就自取其辱，弃明投暗而改用bai*。 关于编程。有些初学者误以为搞量化还必须得学编程，这明显不对。对于搞应用性研究的人，至少在入门阶段，完全用不着编程，懂理论常识会用Gaussian算常见问题即可。但是鼓励有空的时候学学shell编程写脚本，这对研究大批量分子、或者大量同类问题的时候能节省巨额操作上的劳力，而且提取数据这种事靠脚本来做还免得人工处理时候犯糊涂给搞错。shell编程其实很简单，学几个小时就能解决很大问题，典型例子可以看看比如《使用Gaussian时的几个实用脚本和命令》（），在《详谈Multiwfn的命令行方式运行和批量运行的方法》（）里有脚本编写深入浅出的相关知识介绍。 做量子化学计算终究还是要有一些基本化学直觉和高等化学常识的，但是有很多人本科不是化学出身的，这些人如果以后长期做量化研究，我觉得最好还是找机会补一补化学系本科期间会学到的最重要的知识，这样更容易更有效率地获得更有意义的研究结果。我觉得值得补的是：普通化学、结构化学、无机化学、有机化学、物理化学、生物化学、仪器分析。其中普通化学和结构化学是必须看的，其它的根据实际研究需要来选择性地看，并不需要看得精通，也不必做题，只要懂得基本概念就行了。至于看什么书，普通化学一定看北大的那本《普通化学原理》，结构化学一定看周公度的《结构化学基础》。其它的看什么无所谓，不用看太深的，个人认为无机化学看吴国庆写的那本就不错。有机化学不用看邢其毅那种偏深的，找本比较浅的看就够了，比如我本科时候用的是尹冬冬写的有机化学就还可以。物理化学书里最经典的是Atkin或Levine写的，国内有影印版，内容广度非常高（国外的物理化学和国内的物理化学不同，前者把结构化学和其它一些化学分支的部分知识都纳入了），如果能通篇看下来最好，但非常厚，大抵很多人也没时间看完，时间有限的人自己在书店里随便找一本感觉写得清楚易懂的就行。 初学者少不了一堆问题要问，但是很多初学者在提问时候习惯、方式很不好，甚至造成回复者的反感。关于提问要注意的内容在此文都说了，强烈建议看看：《在网上求助计算化学问题时的注意事项》（）和《在网上求助计算化学问题的时候必须把问题描述得详细、具体、准确、清楚》（）。其中我尤为想强调的有几点：(1)提问时候必须礼貌(2)一定不要用大字号，这和公共场合扯着嗓门喊话一样没素质(3)提问时候一定要把问题阐述清楚、准确，不要试探性地提问(4)能自己解决的就一定不要问，好好看手册、用Google搜索，否则独立解决问题的能力很难有长进。 有些人可能自己懒得学、懒得算，或者惧怕做计算，或者由于计算经验不够需要他人帮助，想找他人代算。一定要注意，随随便便就找代算，别坑惨的几率超过80%！关于这点我专门写了篇文章，强烈建议一读：《谈谈我对计算化学代算的看法》（）。如果实在自己不会算，应当找内行合作，而绝对不是花钱去社会上找人代算！ 老有些初学者喜欢自己做测试，通过测试选择在计算时最恰当的方法，然而这种行为往往都是没有丝毫意义的无用功，在内行人眼里还会被笑话。关于这点我专门写过一个博文《谈谈量子化学研究中什么样的benchmark才有意义》（），非常建议仔细看看。 附：学习量子化学计算必看的博文 前面提到过，自学量子化学要大量看里的博文，但是我知道，对新人来说，把那里面所有量化相关文章在短时间内看完是不现实的，因此这里我把其中对量化计算初学者最最最重要、非看不可的博文整理了出来，缺乏文中的知识的话很难不犯低级错误地开展计算。注意这些博文只是涉及各种零碎的主题，零基础初学者光是看这些是无法从头系统性学习的，一次性系统地学明白的又好又快的途径是参加前述的北京科音的量子化学培训。 •必须看： Gaussian的安装方法及运行时的相关问题 •看完以上内容之后应当继续看以下内容，对一般性研究都非常重要： •如果你需要研究弱相互作用，以下文章非常建议看 •如果你计算的分子有高度柔性，需要做构象搜索，或者研究分子复合物，需要做构型搜索，务必看 以上均是我自学心得，材料素材源于网上，如有违规请联系，必删，作者大大超级详细，希望能帮助到大家，在当今百舸争流的时代，唯有脚踏实地方可逐梦星空。 桂林理工大学雁山校区 能源22-超融合实验班 3222062061240星河
(1)看Levine的QuantumChemistry。市面上有影印版。这本书对于专门搞量化理论的人来说只是初级水平，而对搞应用性计算的人，看完此书后基础知识方面勉强够了。此书写得很好，很系统，公式推导很易懂（只要高数能及格的人看着就没压力），量化常见概念也都有解释。但是，不要以为光读了这本书就算入门了，这本书不告诉你怎么结合Gaussian等主流程序算实际问题，不会用量化解决基本问题就还称不上入门。另外，此书对于广大量子化学初学者入门的一个很大问题就是铺垫太多，前半本书都在讲量子力学，可能都看累了、完全失去兴趣了，结果连HF还没明白是什么意思。所以，这本书，如果你有充裕的学习时间，慢慢从头到尾看完是很好的，但如果没那么多时间，别试图把此书都从头到尾细致啃完、习题都做了一遍才开始算实际问题。
(2)看ExploringChemistryWithElectronicStructureMethods。这是Gaussian官方的书，专门讲怎么用Gaussian算各种具体实际化学问题，给了很多例子，对于初学者学习Gaussian使用实属难得。此书虽然也讲了点理论，但讲得很少，即便对于应用性量化研究的人也完全不够用。一定要看第二版，切勿看最新的第三版。第三版相对于第二版彻底重写，但是反倒更差，里面有很多误导性的东西，不少地方数据错误或缺乏逻辑，而且有用的例子更少，废话（而且是那种真正意义上的废话并不是有助于初学者理解问题的废话）还特别多。第二版bug不多，写得质量不错，可惜年代久远（1996年），书里用的计算级别在现在看来大多已经太低或过时了，但至少没有误人子弟或者科学、逻辑方面的问题。要注意，切勿以为把exploring这本书看了、都搞明白了，Gaussian就能用得顺利、游刃有余了，大多数在实际计算中必知的关键性的知识、技巧，在这书里没有强调或者根本都没提及，不懂这些的话在实际研究中经常会被卡住或者犯错，比如究竟应该如何合理有效地解决不收敛以及不该有的虚频，这些重要内容有的会在笔者的博文中介绍，但全面学习的机会只有在科音的培训中。
值得一说的是，如果你已经参加过科音的中级量化培训班了，就完全没必要再看Exploring这本书了，因为培训中讲的内容比书里全面丰富得太多太多了，制作幻灯片的时候笔者也已经把无数本计算化学书籍里有价值的内容都提炼并体现到其中了。但Levine那本书，参加过中级班之后只要有时间一定要系统地看看，可以加深对量子力学方面的认识，而书里有的量化部分的内容在中级班里都有，看的时候也可以顺便再回忆巩固一下。
(3)看笔者的blog思想家公社的门口（）里头界面右边的量子化学分类里面的文章。笔者写过几百篇和量子化学相关的博文，写得都十分用心（笔者用写论文的态度写帖子），涵盖面非常广，讲解非常细致。有很多博文对初学者很有益，但也有的博文可能初学者只能看懂部分或完全看不懂。
(4)在思想家公社QQ群（群号看
(5)计算化学公社论坛（）。这是北京科音自然科学研究中心旗下的高水平计算化学论坛，由笔者创立和管理。此论坛是人气极高的计算化学交流论坛，甚至很多外国人都通过Google翻译看此论坛上的帖子。此论坛有高度的学术纯粹性，并且坚决抵制水贴，笔者每天都花大量时间精力回复论坛上的巨量问题和打理论坛。这个论坛从2014年10月开始运行，已积攒了海量极具价值的讨论。计算化学研究者应保持每天都看这个论坛新帖的习惯，量化版以往的帖子也都强烈建议在有空的时候一点点看完，能看懂多少看懂多少，特别是置顶的“简单量化问题答疑专贴”（
在计算化学公社和思想家公社QQ群里每天笔者都会回复大量问题，日均好几十个。在这两个地方看到的讨论可以很放心，因为如果有人给出错误的回复，笔者只要看见一定会将之订正以免误导初学者。作为初学者，一定一定一定不要轻信网上其它任何地方的乱七八糟的和量子化学、计算化学相关的讨论，尤其是中文的，那些讨论中很多都是错的、误人子弟的，很多人自己还是菜鸟程度就随便回复别人问题，各种以讹传讹。那些缺乏高手把关的地方的讨论，初学者看多了不仅学不到有用的，反倒会对理论、概念产生错误的理解，在程序使用上学一身坏毛病，各种瞎用关键词。
不仅是网上的中文讨论不可轻信，网上的各种乱七八糟的中文教程、幻灯片之类的资料往往也都是包含各种错误，甚至有的满篇都是错的。入门阶段，不去看那些是最安全的（至少等你已经有一定水平了，有了基本分辨能力了再去看）。在计算化学公社论坛里下的资料都是放心、可信的，我是不会让有误人子弟的资料出现在论坛里的。
另外，市面上有不少中文的量化、计算化学的书。市面上所有这种书我基本都买过一本，买来不是为了阅读，就是单纯想看看书写得怎么样。整体感觉中文的这类书分三种：(1)照本宣科型。这类书的作者往往自己量化水平都没多深就写书，东抄西抄，根本没自己的东西，内容也都是老一套，大同小异，从量子力学开始讲，讲一大堆，然后讲HF、微扰等等。和主流、实际计算相关的东西在这种书里根本找不到。这种书根本别看，纯属浪费时间，也就适合在高校里当那种走形式的量化课的教材用。你如果真想极为系统地从量子力学开始慢慢学起直接看Levine的书就完了，何必看这些低水平的书籍。(2)有水平的理论书籍。比如徐的三大本就是这种。这种书有的号称是给新人看的，但实际上是开玩笑，初学者看了只会云里雾里、晕头转向，对量子化学产生无限的厌恶和恐惧。(3)实例教程型。有些书里讲一点基础理论，同时给了一些计算化学的例子，看似很适合初学者，有点exploring那书的感觉，但写得真是差远了。这些书理论部分就那么一丁点还写得不明不白，内容很不系统、全面，例子和练习给得很少而且往往也不怎么样，对初学者起不到由浅入深的启发、引导性，有的书里的例子甚至直接就是从exploring那本书里抄来的！（而科音的量化培训里面的例子、练习都是很用心设计的，都是原创的）有的这类书更是错误百出，尤其是讲基组的部分，可谓是重灾区，几乎就没多少中文书这里讲得是完全对的。我之前给一个初学者回答问题时发现，他看的某中文书居然把Pople基组加弥散和加极化函数的方式都搞混了。
简而言之，量化初学者别看市面上任何中文量化书，至少是目前来说，是真的没有适合初学者入门的。不过，笔者未来会写一本量化书，将会打破量化初学者无书可用的局面。
顺带一提，一些初学者，明明四六级考得分不低，却在科研上畏惧英文，死活不愿意看英文经典的资料，非要看一些很烂的中文的资料。实际上，看中文资料，虽然语言理解上障碍更低，看似更容易阅读，但中文资料质量和英文的相比普遍相差甚远，在理解内容上需要突破的障碍、花得时间要多得多！所以，初学者非要看中文资料的这种做法是绝对划不来的！学术性的英文资料句式就那么些，生词也没多少，多看看很快就掌握那些常见生词了，阅读难度哪有四六级阅读理解高。更何况，发表英文论文，不得写成英文？用计算化学程序，不得看英文的输出和手册？不锻炼科技方面的英文水平，在搞科研上会受到极大的阻力。这个坎是早晚必须要克服（除非你的研究最终目的就是水一两篇中文文章勉强毕业）。
前面说过，量化入门光学理论绝对不行，一定要结合具体程序算算实际问题。第一个用的量化程序，在我来看一定是Gaussian才行。Gaussian的输入文件是所有主流量化程序里最简单的，功能是最全面的，常用的功能运算速度都很好，完全可以满足95%以上的应用性量化研究者的需要，地位如同量化界的Windows。而GAMESS-US、molcas之类那些更复杂、更学术的量化程序则类似于Linux。让一个鼠标都没摸过的人一上来就用Linux哪行？Gaussian都不会用的初学者去学那些输入文件更难写、程序结构更复杂、对使用者理论知识要求更高的程序，要么一点也学不懂，要么花了很大力气才只会用那些程序算很简单的问题，而这些时间如果用在学Gaussian上，早就玩得很转，能开展实际工作了。而且，其它量化程序的用户数目远远少于Gaussian，相关的学习资源少得多，遇到问题得到别人回答的几率也低得多。目前量化程序是什么格局，从此文可以了解：《2018年度计算化学公社杯最常用的量子化学程序和DFT泛函投票结果统计》（）、《2021年计算化学公社论坛“你最常用的计算化学程序和DFT泛函”投票结果统计》（）、《2024年计算化学公社举办的计算化学程序和DFT泛函的流行程度投票结果
》（），文中也包括我对目前一些量化程序的评价。值得一提的是，目前市场上有几种骗傻子的，带图形界面的商业味特别浓的量化程序，如果有代理商向你推销，大家千万别买！那几个程序功能又弱、又不灵活，还卖得巨贵（比Gaussian贵几倍甚至更多），根本不值那价钱，就仗着有个凑凑合合的图形界面忽悠想做量化计算的外行购买，特别黑心。用那种程序容易被搞量化的同行瞧不起。
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使用molclus程序做团簇构型搜索和分子构象搜索
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