CIFファイルに記載された原子のサイト占有率に基づいて、指定したスーパーセルでの結晶構造を求めるpythonツール。対称性の観点から非等価な結晶構造を網羅的かつ過不足なく求められる。コマンドラインツールとしても他のPythonスクリプト上のモジュールとしても利用できる。
平面波基底とノルム保存型の擬ポテンシャルを用いた第一原理計算ソフトウェア。実時間発展密度汎関数法が実装されており、時間依存する外場による電子・イオンダイナミクスの計算が可能。FPSEID21の形式に従った擬ポテンシャルを用いる必要がありホームページからダウンロード可能。
原子間の磁気的有効相互作用（交換相互作用やジャロシンスキー・守谷相互作用）を、ワーニエ関数やLCAO計算に基づく第一原理ハミルトニアンから自動計算するためのpythonパッケージ。Wannier90やSiesta, OpenMXで計算されるハミルトニアンを利用することができる。Vampireなどの磁気構造シミュレーターの入力ファイルも生成できる。
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．
第一原理電子状態計算のプレ・ポスト処理用pythonライブラリ。バンド構造を第一原理計算するためのk点経路の自動生成や、原子種や軌道の寄与度を重ねたバンド構造および状態密度プロットの生成、スピンテクスチャやフェルミ面の可視化、バンドのunfoldingなどが可能。
ベーラー・パリネロ型ニューラルネットワークポテンシャルを実装するソフトウェアパッケージ。構造とエネルギーを関連付けるデータからポテンシャルを学習したり、学習済みのポテンシャルを任意の構造に対して評価するためのツール群を提供する。LAMMPSと組み合わせることで分子動力学計算も実行可能。
ベーラーグループが開発しているFORTRANベースのベーラー・パリネロ型ニューラルネットワークポテンシャル関連パッケージ。ポテンシャルの構築および評価が可能で、LAMMPSを用いた分子動力学計算にも対応。最新の静電相互作用を考慮するニューラルネットワークポテンシャルが実装されている。
モーメント・テンソルポテンシャルを実装するソフトウェアパッケージ。ポテンシャルの学習および学習済みのポテンシャルを用いたLAMMPSによる分子動力学計算が実行可能。分子動力学計算と組み合わせた能動学習も利用可能。
ベーラー・パリネロ型ニューラルネットワークポテンシャルを実装するソフトウェアパッケージ。構造とエネルギー・原子間力・応力を関連付けるデータからポテンシャルを学習したり、学習済みのポテンシャルを使ったLAMMPSによる分子動力学計算も実行可能。独自の予測不確かさの指標も同時に計算できる。
深層学習による原子間力ポテンシャル構築のためのPython/C++ベースのソフトウェアパッケージ。局所構造に合わせた座標系を基準にして原子環境記述子を定義するDeep Potentialを実装している。多数の第一原理計算アプリおよび分子動力学計算アプリの出力を学習データとして利用可能で、学習済みのポテンシャルはLAMMPSによる分子動力学計算およびi-PIによる経路積分分子動力学計算で利用できる。