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【化学でPython】PySCF：Pythonだけで量子化学計算を手軽に実行する

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pyscf
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化学でpython
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はじめに

この「化学でPython」シリーズでは、化学の分野で有用な Python ライブラリを紹介しています。

今回紹介するのは、PySCF です。

PySCF とは？

Pythonで書かれた（Pythonネイティブな）量子化学計算ライブラリです。

Gaussian や GAMESS などのパッケージソフトを使わなくても、Python スクリプトとして量子化学計算を手軽に実行できます。

  • 公式サイト: Link
  • GitHub: Link (⭐️ 1.5k+)

インストール

pip で簡単にインストールできます。

terminal
pip install pyscf

基本的な使い方

まずは、最も基本的な使い方として、水分子（H₂O）の構造一点でのエネルギー計算（Hartree-Fock法）を行ってみましょう。

import pyscf

# 分子構造の定義
mol = pyscf.M(
    atom = '''
    O 0.0000000 0.0000000 0.1173
    H 0.0000000 0.7572000 -0.4692
    H 0.0000000 -0.7572000 -0.4692
    ''',
    basis = 'cc-pvdz', # 基底関数の指定
)

# Hartree-Fock計算の設定と実行
mf = mol.RHF() # Restricted Hartree-Fock
mf.kernel()    # 計算実行
実行結果
converged SCF energy = -76.0267720533916

たったこれだけのコードで、量子化学計算が実行できました。

mf オブジェクトには、軌道エネルギーや係数などの計算結果が格納されていて、後から自由にアクセスできます。

実践例: 水素分子の結合解離曲線を書く

実践的な例として、「水素分子（H₂）の原子間距離を変化させながらエネルギーを計算し、ポテンシャルエネルギー曲面（PES）を描く」 というタスクをやってみます。

これにより、最も安定な結合距離（平衡核間距離）と、結合エネルギーを見積もることができます。

1. 距離を変えながらエネルギー計算

forループを使って、原子間距離 d を少しずつ変えながら計算を繰り返します。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pyscf import gto, scf

# 計算する距離のリスト（0.5 Å から 2.5 Å まで）
distances = np.linspace(0.5, 2.5, 20)
energies = []

print("Calculation started...")

for d in distances:
    # 分子の定義（距離 d を変数として埋め込む）
    mol = gto.M(
        atom = f'H 0 0 0; H 0 0 {d}',
        basis = 'cc-pvdz',
        verbose = 0 # 出力を抑制
    )
    
    # RHF計算の実行
    mf = scf.RHF(mol)
    e = mf.kernel()
    energies.append(e)

print("Calculation finished.")
実行結果
Calculation started...
Calculation finished.

2. 結果の可視化

計算結果を matplotlib でグラフにします。

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(distances, energies, 'o-', label='RHF / cc-pvdz')

plt.xlabel('Bond Length (Å)')
plt.ylabel('Total Energy (Hartree)')
plt.title('Potential Energy Surface of H2')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()


実行結果

グラフを見ると、ある特定の距離（約0.74 Å）でエネルギーが最小になっていることがわかります。これが水素分子の平衡核間距離です。

また、距離が離れるにつれてエネルギーが高くなり、ある一定値に収束していく様子（解離極限）も見て取れます。

まとめ

今回は PySCF を紹介しました。

  • Point 1: Pythonだけで本格的な量子化学計算が手軽に実行できます。
  • Point 2: ループ処理やデータ解析など、Pythonの機能をフル活用した計算フローが組めます。
  • Point 3: 初学者の学習用から、最先端の手法開発まで幅広く使える強力なツールです。

「量子化学計算＝難しい専用ソフトが必要」というイメージがあるかもですが、PySCFなら pip install ひとつで始められますよ。

ぜひ試してみてください。

参考リンク

Discussion

KvraKvra

これは知らなかったけど、楽しそうなライブラリ。