分子動力学用に開発された原子・分子の可視化のためのオープンソースアプリケーション。多くの種類の分子配置ファイルに対応しており、原子・分子の可視化やアニメーション作成を行うことができる。多くの解析ツールを有することが特徴で、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)による直観的な操作で様々な処理が可能。
Quantum ESPRESSOによる第一原理計算の結果を用いて、超伝導ギャップを評価するオープンソースアプリケーション。第一原理計算によって、電子格子相互作用と遮蔽クーロン相互作用の大きさを評価し、ギャップ方程式を自己無撞着に解くことで超伝導ギャップを評価する。準粒子状態密度や超音波吸収係数なども計算可。
第一原理計算や古典MDプログラムを利用した、結晶構造探索ツール。結晶の組成を与えるだけで、結晶構造の生成から探索までを自動で行う。ver0.6.1では探索アルゴリズムとして、ランダムサーチ、ベイズ最適化およびLAQAが使用可能となっている。VASPやQuantum ESPRESSO、LAMMPSとのインターフェースを備えている。
Northwestern大学の研究グループによって作られた、第一原理計算による物質構造や熱力学的性質に関するデータベース。ICSDで提供されている実験での結晶構造だけでなく、計算で得られたものも使用することで、100万個程度のデータが格納されている。Python APIを用いてデータを検索することも可能。
大規模疎行列の対称定値一般化固有値問題に対し，指定番目の固有値とその固有ベクトルを計算するFortranルーチン．Sylvesterの慣性則を計算の基本原理とし，計算の主要部に疎行列向け直接法のソルバー(MUMPS)を利用している．ハミルトニアン行列と重なり行列を入力し，最高占有準位など，指定準位の電子のエネルギーと波動関数の計算に応用可能である．
機械学習で使われるベイズ最適化のPythonライブラリ。データ数に対して線形に計算コストが増大するので、大きな特徴空間でベイズ最適化を行うことが可能。ハイパーパラメータは第二種最尤推定に基づいてデータから自動的に学習される。
所望の構造，物性を持つ候補分子を探索することができるRパッケージ。SMILES(Simplified Molecular Input Line Entry Specification Syntax)による化学構造の表現を採用し、sequential Monte Carlo法に基づいて新たな分子構造を生成し、機械学習による予測モデルを通じて候補分子を探索する。
第一原理経路積分分子動力学シミュレーションのためのPythonコード。レプリカ交換MDや経路積分MDなど多くの数値計算法を行うことができる。原子間力やポテンシャルエネルギーの評価にはCP2KやQuantum ESPRESSO、LAMMPSなどの外部コードが使われる。