連続時間量子モンテカルロ法によるオープンソースの不純物問題ソルバー。高効率なモンテカルロアルゴリズムによって、不純物アンダーソン模型や動的平均場計算で現れる有効不純物模型の虚時間グリーン関数を高速で計算することができる。プログラム本体はC++によって記述されており、Pythonから呼び出すことができる。
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．
COMBO(COMmon Baysian Optimization)をもとに、主に物性分野の研究者をターゲットに開発された、高速でスケーラブルなベイズ最適化のためのPythonライブラリ。あらかじめリストアップした候補パラメータから目的関数値が最大と考えられる候補を機械学習による予測をうまく利用することで選定できる。scikit-learn 等のスタンダードなベイズ最適化の実装よりも、多くのデータを扱うことができる。
全系を小さなフラグメントに分割して計算することにより、巨大分子・分子系の分子軌道計算を高効率に行うソフトで、量子化学計算プログラムGAMESSに組み込まれている。タンパク質とリガンドの間の相互作用評価など、生体高分子の構造と機能に関するさまざまな知見を得ることができる。
オープンソースのシミュレーション実行管理フレームワーク。計算したいシミュレータを登録することにより、実行時の情報（パラメータ、実行日時、ホスト、シミュレータのバージョン）と計算結果をデータベースに保存する。ジョブの実行や実行情報の閲覧は、ウェブブラウザから効率的に行うことができる。
密度汎関数理論に則った平面波基底・擬ポテンシャル法電子状態計算プログラム。未知の物質に対する様々な物性予測のほか、STM像、EELSなどの実験測定を再現することが可能。表面・界面などの長時間の第一原理分子動力学法計算や反応経路解析も行える。ソースコードが公開されており、ＰＣ上の小規模計算から大規模並列計算まで可能。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。他の機械学習ライブラリ(TensorFlow,CNTK,Theanoなど)の上部で動作させることができ、比較的短いコードでニューラルネットワークを構築することができる。多くの機械学習・深層学習の手法が実装されており、最先端の手法をすばやく試すことができる。Pythonで記述されている。
相関物質の電子状態を研究するための大規模並列計算パッケージ。quasiparticle self-consistent GW法と動的平均場近似(DMFT)に基づいたパラメータフリーの第一原理計算をすることができる。
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。