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。
量子コンピュータの動作をシミュレーションすることのできるC++/Pythonライブラリ。変分量子回路やNISQデバイス開発のためのノイズあり量子ゲートなどを用いたシミュレーションを行える。OpenMP・GPU並列化にも対応している。
量子計算のためのソフトウェア・アーキテクチャ。量子アルゴリズムを作成するためにデザインされたプログラム言語も提供されている。LIQ𝑈𝑖⏐〉を用いることで、ユーザは量子回路を定義することができ、量子テレポーテーションや量子化学などのシミュレーションを行うことができる。
量子化学計算を量子コンピューティングするためのオープンソフトウェア。第二量子化されたハミルトニアンをqubit形式に変換することができる。ハミルトニアンのパラメータは外部の第一原理ソフトウェアを用いた古典計算により算出される。他の量子シミュレータのアプリに繋げるプラグインも提供されている。
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。
強相関物質の物性を第一原理的に計算するためのパッケージ。 密度汎関数法(DFT)と動的平均場理論(DMFT)を組み合わせた手法を用いている。乱れのある物質や合金をCPA+DMFTで計算することも可能。
Pythonで書かれた量子ゲートシミュレータ。Blueqatから量子計算用開発ツールQiskitを呼び出すことで、Qiskitを通じ量子ゲート式の量子コンピュータ実機 IBM Qを動かすことが可能。
NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer）のための量子アルゴリズムの作成、操作、最適化を簡単に行うことが可能なPythonフレームワーク。Googleが提供しているXmonアーキテクチャの量子プロセッサのためのシミュレータも実装されている。
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。
第一原理計算を再現する機械学習モデルを訓練し、 不規則系での統計熱力学サンプリングを高速に実行するためのソフトウェアフレームワーク。金属や酸化物合金などの多成分固体系に重点を置いて開発されている。現在は、Quantum Espresso、VASPおよびOpenMXをエネルギー計算器として、ニューラルネットワークポテンシャルとしてaenetを使用することができる。