Matrix Product Toolkit

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

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。

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mptensor

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

テンソルネットワーク法のための並列テンソル計算C++ライブラリ.テンソル積状態やテンソルくりこみ群など各種手法に共通した演算,例えばテンソルの縮約や特異値分解など,が実装されている.PythonのNumpy,Scipyに似たインターフェイスを採用することで,既存コードの並列化移植を容易にしている.

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NCON

  • 公開度 2 ★★☆
  • ドキュメント充実度 1 ★☆☆

テンソルネットワークの縮約処理についてのMATLAB関数。入力としてはテンソルネットワークとネットワークを単一のテンソルまたは数に縮約する方法を記述した縮約列を受け取る。出力としては単一のテンソルまたは数を返す。この関数はプレプリントのソースをダウンロードする事で入手可能。

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NetKet

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

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。

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Open Source MPS

  • 公開度 2 ★★☆
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

テンソル積波動関数法を用いた一次元多体電子系のモデル計算を行うオープンソースアプリケーション。電子系だけでなく、スピン系やボゾン系も取り扱うことができ、基底状態および低エネルギー励起状態に関する各種物理量を計算できる。系の実時間発展を取り扱うこともでき、長距離相互作用を持つ模型にも対応していることが特徴である。

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peps-torch

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

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.

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PySCF

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

Pythonで書かれた電子状態計算プラットフォーム。ユーザーは平均場だけでなく、GW法や結合クラスター法、配置間相互作用法などのポスト平均場を用いたシミュレーションを実行することが可能。BLOCKやLibxcなどの他のソフトウェアへのインターフェイスも提供されている。

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QCMaquis

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

系の波動関数を行列積状態(MPS)の最適化によって計算するオープンソースアプリケーション。第二世代の密度行列くりこみ群(DMRG)のアルゴリズムを用いて、多体波動関数を効率よく最適化できる。量子化学計算で現れる演算子を行列積演算子(MPO)によって表現することで、多くの対称性や相対論的効果を柔軟に記述できる。

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Quimb

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

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。

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TeNeS

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

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。

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