密度汎関数法から得られる波動関数をベースに、GW法やBSE法による多体問題の第一原理計算を行うアプリケーション。abinitあるいはQuantum Espressoによって出力される波動関数を利用できる。Yambo-pyというpythonインタフェースも開発が行われている。
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。
E(3)-同変グラフニューラルネットワークを用いた機械学習ポテンシャルを構築し、利用するためのオープンソースソフトウェア。aseで読み込み可能な構造ーエネルギー・原子間力データを用いた学習が可能。学習済みのポテンシャルを用いてLAMMPSによる分子動力学計算を行うことができる。
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(HF)法および密度汎関数法(DFT)による量子化学計算を行うことができる。コードの可読性・柔軟性を重視しており、Pythonから呼び出すことができる。二電子波動関数(ジェミナル)に基づく量子化学計算も可能。
量子スピン系の物理量を厳密対角化法によって計算するフリーのプログラム群。Fortranによって書かれており、メインルーチンを書き換えることで簡単に多様な量子スピン系を取り扱うことができる。Lanczos法と逆反復法により固有エネルギー・固有関数が計算できるほか、相関関数の計算や一般の疎エルミート行列の取り扱いも可能。
分子動力学計算において、自由エネルギー計算を行うオープンソースライブラリ。Amber やLammps など、主要な分子動力学計算ソフトウェアを幅広くサポートしている。
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。
全電子計算手法を用いたオープンソースの第一原理計算アプリケーション。密度汎関数法に基づく電子状態計算により、バンド計算・構造最適化を行う。擬ポテンシャル法に比べて計算精度が高く、内殻電子の効果を含んだ電子状態計算ができる。電子状態計算と動的平均場理論を組み合わせることで、強い電子相関効果を取り入れた計算も可能。
機械学習で使われるベイズ最適化のPythonライブラリ。データ数に対して線形に計算コストが増大するので、大きな特徴空間でベイズ最適化を行うことが可能。ハイパーパラメータは第二種最尤推定に基づいてデータから自動的に学習される。
グリーン関数法(KKR法)を用いた第一原理計算プログラムパッケージ。広範な物理系に対して密度汎関数法に基づく電子状態計算・バンド計算を行う。結晶などの周期系だけでなく、コヒーレントポテンシャル近似(CPA)を用いて不純物系や不規則置換合金、混晶といった不規則系の電子状態・磁性の計算を行うことが可能。