软件版本为AMS2019.3及之前的版本。AMS2022及以后的版本，请参考：使用Python脚本优化Range Separated Hybrids泛函γ值

一般泛函，包括LDA、GGA、Hybrid、meta-Hybrid泛函，都有Kohn-Sham势衰减过快的问题，离原子核较远区域，过快地衰减到接近于0，这容易导致如下问题：

• 空轨道能量偏高（尤其是LUMO+N，偏高非常严重）
• 较高的激发态计算误差大
• 热活化延迟荧光（TADF）计算不准确

解决办法之一：将泛函分成两段，靠近原子核附近区域，使用标准泛函，离原子核较远区域使用正确的渐进函数——这就是Range Separated Hybrid泛函。

每种分子，要得到非常好的计算结果，该类泛函的γ值实际上差别是较大的。厂商提供了一个Python脚本点击下载。该脚本优化γ值的原则是使得HOMO值得与离子化势（Ionic Potential一致）使用方法：

• 下载该脚本到某个工作目录（例如这里用甲烷分子来优化对于的γ值，那么甲烷分子这个计算任务如果保存在：D:\ADF_DATA\CH4，那么这个脚本也下载到该文件夹内）
• 在AMS环境变量生效的前提下，在命令行中，通过cd命令进入该目录（Windows进入命令行：双击adf201*.*目录内的adf_command_line.bat文件，输入sh回车，则进入命令行，此时AMS的环境变量已经自动生效），其中cd命令如何使用，参考：Linux/Win shell常用命令

s.input.basis.type = 'DZP'
s.input.basis.core = 'None'
s.input.numericalquality = 'Normal'
s.input.Relativistic = 'Scalar ZORA'
s.input.xc.gga = ' LCY-pbe'
s.input.xc.xcfun = True
 
molfile = os.path.join(adfhome, 'atomicdata', 'Molecules', 'TestMols', 'CH4.xyz')
mol = Molecule(molfile)
gammas = np.arange(0.2, 1.92, 0.2)

上例中，用户可以修改基组DZP、冻芯None、数值精度Normal、相对论Scalar ZORA、泛函名字LCY-PBE为所需的其他值，也可以保持原状。molfile后面是设置我们希望针对某个分子（例如这里是CH4.xyz）来优化LCY-PBE泛函（的γ值）。这个例子里面，CH4.xyz被放置于adf201*.*/atomicdata/Molecules/TestMols目录内。

gammas设置的是我们希望在0.2~1.92之间寻找最优的γ值，步长为0.2，因此程序将依次测试γ=0.2、0.4、0.6、0.8……1.92这些值中，找到最优的γ。

该脚本后面的内容，是基于上面这一个优化得到的最佳γ值，进一步详细优化，因此我们可以修改：

# then a finer grid
 
gammas = np.arange(optimal_gamma - 0.1, optimal_gamma + 0.1 , 0.04)

这里是指，在“前一步得到的最佳γ值-0.1”与“前一步得到的最佳γ值+0.1”之间寻找最佳γ值，其中步长为0.04。用户可以根据前面的步长，酌情修改。例如前面步长为0.2，这里就设置了范围为分别加减0.1（0.2的一半）。

更后面的脚本，有类似的内容，是基于该步，进一步优化，优化范围、步长，与此类似，用户也可以酌情修改。

在命令行输入命令：

$ADFBIN/plams gammascan.py > gammascan.out &

回车。 优化过程中，用户可以用tail命令跟踪优化过程是否进行顺利，是否符合要求，是否完成。tail命令的用法，参考：Linux/Win shell常用命令。完毕后，用户在gammascan.out文件的尾部，可以找到最优γ值。

注意，使用该分子优化出来的γ值只能用于该分子（本例优化的是CH4.xyz）的计算。后续其他计算，要使用该泛函（本例优化的是LCY-PBE泛函）时，将最优γ值(例如1.4)填入: