機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。ニューラルネットワークによる深層学習について、様々な機能を実装している。柔軟な記述により複雑なニューラルネットワークを実装することができ、最新の手法が多数実装されている。世界的に多くの企業で利用されている。スクリプト言語luaによって書かれている。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリTorchをPythonから使うためのインターフェース。手軽にニューラルネットワークによる深層学習を構築することができ、最新の手法を利用することができる。CUDAによるGPGPU並列計算に対応しており、高速処理が可能。C++から呼ぶためのインターフェースも用意されている。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。他の機械学習ライブラリ(TensorFlow,CNTK,Theanoなど)の上部で動作させることができ、比較的短いコードでニューラルネットワークを構築することができる。多くの機械学習・深層学習の手法が実装されており、最先端の手法をすばやく試すことができる。Pythonで記述されている。
全電子計算法に基づく第一原理計算を行うアプリケーション。通常の電子状態計算(バンド計算)に加えて、準粒子GW法を実装しており、励起状態スペクトルや準粒子バンドの自己無撞着計算(もしくはワンショット計算)を行うことができる。動的平均場理論と組み合わせて多体効果を自己無撞着に計算することも可能。
量子化学計算を行うオープンソースアプリケーション。ハートリー-フォック近似、密度汎関数理論、結合クラスター法、CI法などを用いた量子化学計算を行うことができる。プログラムはC++で書かれているが、Python用のAPIが提供されており、Python上から設定や計算の実行などを行うことができる。
ハイパフォーマンスな量子モンテカルロ法が実装されているオープンソースコード。分子や固体系の電子状態計算を行うことができる。変分モンテカルロ法や拡散モンテカルロ法、軌道空間補助場量子モンテカルロ法など最先端の量子モンテカルロ法に関するアルゴリズムが実装されている。
機械学習やニューラルネットワークを駆使することで高精度な計算を行うことができるオープンソースの量子多体系ソルバー。変分モンテカルロ法に基づいたニューラルネットワーク状態の最適化や、厳密対角化の状態を教師データとした教師あり学習などを行うことが可能。
相関物質の電子状態を研究するための大規模並列計算パッケージ。quasiparticle self-consistent GW法と動的平均場近似(DMFT)に基づいたパラメータフリーの第一原理計算をすることができる。
強相関物質の物性を第一原理的に計算するためのパッケージ。 密度汎関数法(DFT)と動的平均場理論(DMFT)を組み合わせた手法を用いている。乱れのある物質や合金をCPA+DMFTで計算することも可能。
テンソルネットワーク法、特にPEPS 波動関数状態と角転送行列くりこみ群法を用いた、二次元量子格子模型の基底状態ソルバー。
mptensor ライブラリを用いることでテンソル演算部分をハイブリッド並列化しており、大規模並列計算に対応している。