1 # GAMESS[ | ]
GAMESS는 General Atomic and Molecular Electronic Structure Software의 준말일 것이 거의 확실합니다.(정확히는 기억 못함) Gordon 그룹에서 HONDO 5.3 (버전이 맞나...)을 core로 하고, 거기에 여러 가지 프로그램들을 덧붙여 만들고 있습니다. Fortran 77로 짜여졌고, "GAMESS Project"라는 이름으로 Ames Lab.에서 한창 개발이 진행중입니다. 보통 말하는 GAMESS는 GAMESS-US라고도 일컬어지는데, 한 가지에서 갈라져 나간 GAMESS-UK가 또한 존재하기 때문에 그렇게 구분해서 불립니다. 현재 두 패키지는 많은 면에서 다릅니다. (GAMESS-US와 NWChem 정도의 차이라고 하면 감이 잡힐까요? ^^;;) 개인적인 소망으로는 GAMESS-UK에 들어가 있는 TURTLE 코드가 GAMESS-US에도 들어왔으면 합니다만... 흠... 지금으로선 좀 힘들 듯하군요.
1.1 # 장점과 단점[ | ]
모든 코드가 그렇듯, open source code이면 자신이 원하는 대로 고치는 것이 가능합니다. 걸려있는 제약(성능상의)이라든가, 작동하는 것 자체를 이리저리 뜯어고칠 수 있다는 게 엄청난 장점이죠. '만들어 가는 재미'를 추구하는 사람이라면 얼마든지 그를 즐길 수 있습니다.
단점으로는 역시 상용 프로그램에 비해서는 성능이 떨어진다는 것이지요. Gaussian과 GAMESS를 동시에 써본 입장에서 말하자면, GAMESS 배포판은 SCF iteration 과정에서 무한 loop를 도는 경우가 있고, frequency/hessian matrix 계산도 Gaussian에 비해 '효율적이지는' 않으며, TS optimization에서는 mode following하는 것이 덜 smart하다는 것이 단점으로 꼽혔습니다. 여러 조건을 설정하고 그에 따라 방법을 이리저리 바꾸는 게 아니라, 한두 가지 조건을 갖고 밀고나가는 루틴에서 문제가 발생하는 것이지요.
그러므로, 내부를 뜯어고쳐 자신만의 계산방법을 implement하기에는 GAMESS가 최적이겠지만, 패키지를 편하게 돌리려는 사람에게는 Gaussian이나 Jaguar가 훨씬 나은 선택이겠지요. 저로서는 Jaguar를 우선 추천하겠습니다만...
1.2 # 사용법[ | ]
여기에서는 input을 짤 때 저지르기 쉬운 실수들을 중심으로 진행하도록 한다. GAMESS 매뉴얼은 배포판에서 기본적으로 제공되지만, 그를 읽기 싫은 사람을 위하여 각 block에 대한 간단한 설명을 곁들이도록 하겠다.
2 같이 보기[ | ]
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