データマイニング・データ解析のためのオープンソース計算ライブラリ。教師あり学習(データの分類・回帰)や教師なし学習(クラスタリング)、データの前処理など、機械学習の手法を手軽に扱うことができる。NumPy, SciPyなどのPythonの数値計算ライブラリを利用しており、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。機械学習に関する様々な機能を実装している。ユーザは数式そのものを直接記述でき、行列演算や自動偏微分などの便利な機能を有する。実行時にCコードを生成してコンパイルすることができ、GPGPU並列計算にも対応してため、高速な計算が可能。チュートリアルも充実している。
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。
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。
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。
全電子計算法に基づく第一原理計算を行うアプリケーション。通常の電子状態計算(バンド計算)に加えて、準粒子GW法を実装しており、励起状態スペクトルや準粒子バンドの自己無撞着計算(もしくはワンショット計算)を行うことができる。動的平均場理論と組み合わせて多体効果を自己無撞着に計算することも可能。
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-フォック近似、密度汎関数理論、結合クラスター法、CI法などを用いた量子化学計算を行うことができる。プログラムはC++で書かれているが、Python用のAPIが提供されており、Python上から設定や計算の実行などを行うことができる。
z-Paresは一般の疎行列に対して、固有値・固有ベクトルを複素平面上の周回積分(いわゆる、Sakurai-Sugiura法)を用いて求めるアプリ。 z-Paresはfortran 90/95で書かれており、二段階のMPI並列を用いた大規模並列計算をおこなうことができる。
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。