Gaussian默认启动对称性，有对称性的体系，让Gaussian正确判断出实际的点群，有以下好处：
- 通常可以显示出轨道以及体系电子态的不可约表示【对绘制光谱等有作用】
- 可以大大降低计算耗时，尤其是对称性很高的体系
- SCF收敛往往更容易
关键词
nosymm的使用
- 输入文件里的坐标称为输入朝向（Input orientation）。Gaussian为了判断和利用对称性，会先把输入文件里的坐标调整到标准朝向(Standard orientation)下，然后再进行点群的判断及后续的各种计算。这个调整过程会把体系进行平移，使原子核电荷中心处于笛卡尔坐标原点，并且根据一定规则对体系进行旋转。
- 使用
nosymm关键词，让Gaussian在计算中完全不利用对称性，以避免Gaussian将体系摆到标准朝向的：- 加外场矢量时、绘制密度差图过程、CDA分析等
- 做几何优化的时候，Gaussian会把每一步的坐标都调整到标准朝向，这往往导致坐标不连续，在观看优化轨迹过程中体系朝向会发生剧烈跳变，从而难以考察优化过程。
其他关键词
symm=loose：如果在gview里做过对称化后还不奏效才应当用此处理。因为输入文件里的笛卡尔坐标数值精度有限，用稍微宽松一点的判断标准来识别点群。也可以用veryloose。symm(PG=C3v)：设置对称点群，使判断出来的对称性为C3v的一个子群。即由PG来限制最高对称性。
问题
对称性在优化时改变
原因可能是因为：
- 因为当前计算级别下低对称性的能量更低
- 由于一些数值问题破坏了对称性（比如用弥散函数时容易出现此问题。DFT格点积分精度不够高时可能也会出现此问题）。
解决方案：
- 使用内坐标书写坐标
- 在优化的时候使用
opt=z-matrix - 让初始结构在gview里对称化，然后用Gaussian优化，确保任务最开始时判断对了实际点群（如果没判断对，用
symm=loose）。
如果优化过程中点群还是发生了不希望的降低：
- 如果有弥散函数，先把弥散函数去掉
- 对于DFT加上
int=ultrafine，如果对称性还是出现下降，换成其它泛函 - 尝试MP2，如果对称性也都下降了，那么很有可能高对称性结构不是最稳定的，最后收敛到的低对称性的结构才是真正极小点，因此若非要保持高对称性则无物理意义。
