テンソル縮約コード自動生成ツール．複数のテンソルから構成されるテンソルネットワークを一つのテンソルに縮約するための計算順序を最適化し，そのコードを自動生成する．Pfeiferらによるnetconアルゴリズムを採用しており，高速な最適解探索が可能．生成するコードはNumpyとmptensorに対応している．
量子情報・量子多体系のシミュレーションのための使いやすく高速なPythonライブラリ。Tensor networkシミュレーションのためのTensorモジュールと、「厳密な」量子計算のためのMatrixモジュールを提供する。
peps-torch は２次元格子上の量子モデル計算のための python ライブラリである．バウンダリの無い（つまり無限系の）テンソルネットワーク状態（iPEPS）を変分波動関数とした変分法が使われているので，基底状態波動関数がiPEPS を構成する要素テンソルの形で得られる．エネルギーの評価には角転送行列法（CTM）が用いられ，pytorch を介した自動微分によってその最小化が行われる．可換な対称性を保ったままテンソルを操作するための関数／クラスが用意されている．一般の格子やモデルを標準でサポートしていないが，多くの計算実行例がついているので，直接サポートされていない格子やモデルについては，実行例を参考にユーザが比較的容易にソースコードを改変できるようになっている．pytorch がインストールされていることが必要である．
テンソルネットワークを実装するためのオープンソースライブラリ。TensorFlowをベースに開発されており、物理分野だけでなく、機械学習分野の専門家が利用しやすいように配慮されている。TensorFlow以外にもJAX, PyTorch, Numpy向けのラッパーが含まれている。
テンソルネットワークを用いた強相関量子系シミュレーションのためのPythonライブラリ。初心者にとっての読みやすさ、使いやすさと専門家にとってのアルゴリズムの強力さ、高速さを両立する事を目標としている。簡易的なサンプルコード、TEBDやDMRGを説明するためのトイコードも用意されている。
テンソルネットワークアルゴリズム開発のために設計されたオープンソースのC++ライブラリ。基本的なテンソル演算を使いやすいインターフェースで提供する事を目標としており、またネットワークのグラフィカルな表現を扱うNetworkクラスを提供している。Pythonから呼び出すためのラッパーも提供されている。
計算物理アプリ構築のためのオープンソースソフトウェア。量子モンテカルロ法などの多くの計算プログラムで必要となる共通のC++補助モジュールが整備されている。再利用可能なコード構築を補助し、複雑な計算科学アプリケーションの開発時間の短縮が可能。MPIおよびOpenMPの並列プログラミングにも対応している。
行列積状態(MPS)を利用して有効格子模型を数値的に解くプログラムパッケージ。一次元量子系の基底状態やその時間発展をMPSを利用した無限系アルゴリズムを用いて数値的に評価することができる。チュートリアルが充実しており、多くの計算例が提供されている。C++によって実装されている。
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。
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。