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。
擬ポテンシャル法と平面波基底を用いた第一原理計算ライブラリ。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を高精度で行うことができる。基本プログラムのほかに多数のコアパッケージ・プラグインが含まれ、無償ながら研究・開発に利用できる多くの充実した機能を持つ。MPIによる並列計算にも対応している。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。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。
原子局在ガウス基底と擬ポテンシャル法に基づく第一原理計算アプリケーション。ハートリー・フォック法、密度汎関数法、半経験的ポテンシャル法などに対応する。Unix/Linuxで実行可能であり、Windows用のGUIも提供する。有料かつバイナリ配布であるが、試用版も提供されている。
原子局在基底と擬ポテンシャルを用いた第一原理計算プログラム。結晶・界面・溶液などの広範な物理系に対して、局在基底を利用した高速の電子状態計算を行う。大規模系に対して分子動力学計算や構造最適化を速やかに実行でき、ハイブリッド並列も実装する。ノンコリニア磁性や非平衡グリーン関数法による電気伝導計算にも対応。
擬ポテンシャル法とウェーブレット基底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。適応メッシュを利用して、大規模な系に対して高精度・高効率の電子状態計算を行うことができる。MPIとOpenMPによる並列計算に加え、GPUによる並列計算も可能。
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。
AMBER分子力場を用いた分子動力学シミュレーションパッケージ。ペプチド、タンパク質、核酸、炭水化物、配位子等様々な物質のパラメーターセットを含み、生体高分子や細胞などの動力学シミュレーションが可能。入力準備、シミュレーション、結果解析のソフトウェアから構成されており、広く創薬・生体科学へ応用されている。
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。