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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ALPS

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

磁性体や相互作用電子系などの強相関格子模型を取り扱う数値計算ライブラリ。モンテカルロ法、厳密対角化法、密度行列繰り込み群などの代表的な強相関系ソルバーが利用できる。相互作用スピン系の比熱・帯磁率や磁化過程、強相関電子系の状態密度計算などを行うことができる。高効率の並列計算用スケジューラも整備されている。

※サーバーメンテナンスにより、関連リンクを一時的に修正しています。

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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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MateriApps LIVE!

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

OS、エディタ、計算物質科学アプリケーション、可視化ツールなどをおさめた Debian Live Linux システム。物質科学シミュレーションに必要な環境がひとつのパッケージとして提供されている。仮想マシン VirtualBox 上で起動することで、第一原理計算、分子動力学、量子化学計算、格子模型計算などのシミュレーションをすぐに始めることができる。

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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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TensorNetwork

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

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。

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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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BLOCK

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

密度行列くりこみ群法を利用した量子化学計算を行うオープンソースアプリケーション。多くの原子軌道を有する系においても、低エネルギーのエネルギー固有値を1kcal/mol程度の誤差で精度良く計算する事が可能。特に原子軌道が鎖状または円環状に配置しているような一次元的なトポロジーを持つ系の計算に適している。

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cuscalapack

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

ScaLAPACKの行列積演算pdgemm, pzgemm GPUで計算するライブラリ.

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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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