QM9 DFT Electron Density

DFT electron density computed on geometries of QM9 molecules.

Data generated using the Gaussian Plane Waves DFT at the PBE/TZV2P/400Ry level by PySCF.

Each tar contains 1000 folders and each folder corresponds to one QM9 molecule. In each folder,
rho_22.npy: DFT density in a.u.
grid_sizes_22.dat: shape of the density
energy_22.dat: DFT ground state energy in a.u.
box.dat: box size in angstrom
centered.xyz: geometry placed at the center of the box

Example of reading the density in Python:
import numpy as np
rho = np.load("rho_22.npy")
rho = rho.reshape(*np.loadtxt("grid_sizes_22.dat", dtype=int))

基于QM9分子几何构型计算得到的密度泛函理论（DFT）电子密度。

本数据集通过PySCF程序，采用高斯平面波（Gaussian Plane Waves）密度泛函理论，在PBE/TZV2P/400Ry理论级别下生成。

每个tar压缩包包含1000个文件夹，每个文件夹对应一个QM9分子。每个文件夹内包含以下文件：
rho_22.npy：以原子单位（a.u.）存储的DFT电子密度
grid_sizes_22.dat：电子密度网格的维度信息
energy_22.dat：以原子单位表示的DFT基态能量
box.dat：模拟盒子的尺寸，单位为埃（angstrom）
centered.xyz：放置于模拟盒子中心的分子几何构型文件

Python读取电子密度的示例代码如下：
import numpy as np
rho = np.load("rho_22.npy")
rho = rho.reshape(*np.loadtxt("grid_sizes_22.dat", dtype=int))

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供了QM9分子的DFT电子密度数据，包含134个压缩文件，每个文件约5-11GB，总计约1.3TB。数据以numpy数组格式存储，便于Python读取和处理，适用于计算化学和材料科学领域的研究。