物質データマイニングのためのオープンソースPythonパッケージ。数十を超えるデータベースからデータを抽出し、前処理や可視化をすることができる。scikit-learnなどと組み合わせることにより、抽出したデータを元に作成した記述子で機械学習モデルを構築できる。
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。
広汎な多体量子系の有効模型(多軌道ハバード模型、ハイゼンベルグ模型、近藤格子模型など)の基底状態の高精度な波動関数を変分モンテカルロ法によって数値的に求める有効模型ソルバーパッケージ。グッツヴィラー・ジャストロー、ダブロン-ホロン束縛因子の相関因子を取り扱うことが可能であり、一万以上の変分パラメータを最適化することが可能である。また、量子数射影によって量子数を指定することで低エネルギー励起状態も求めることが可能である。
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。
E(3)-同変グラフニューラルネットワークを用いた機械学習ポテンシャルを構築し、利用するためのオープンソースソフトウェア。aseで読み込み可能な構造ーエネルギー・原子間力データを用いた学習が可能。学習済みのポテンシャルを用いてLAMMPSによる分子動力学計算を行うことができる。
擬ポテンシャル法と実空間基底を用いたオープンソースの第一原理計算アプリケーション。広範な系の電子状態計算・バンド計算・構造最適化などを行うことができる。時間依存密度汎関数法(TDDFT)を実装しており、化学反応や外場応答などの電子状態変化を伴う実時間シミュレーションが可能。マニュアル・チュートリアルが充実している。
オーダーN法による第一原理計算アプリケーション。広範な物理系に対して電子状態計算・バンド計算を行うことができる。DFT+U法、時間依存DFT法、分子動力学などをサポートし、ファンデルワールス力やフォノンの取り扱いも可能。補助アプリにより、入力ファイルの生成やファイル形式変換、計算結果の抽出なども行うことができる。
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。
擬ポテンシャル法と平面波基底を用いた第一原理計算アプリケーション。固体結晶から表面・界面まで広い物理系に対して電子状態計算を行うことができる。構造最適化、フォノン分散、第一原理分子動力学法などの計算を行うことができ、スピン軌道相互作用を考慮した電子状態計算も可能。
非線形atomicクラスター展開による原子間力ポテンシャル構築のためのツール。pandasとASEを使ったデータフォーマットを用いるが、VASPの出力ファイルから学習データを自動で抽出することもできる。学習したポテンシャルはLAMMPSに対応しており、分子動力学計算と同時に、出現した構造の学習範囲からの逸脱度合い(extrapolation grade)も計算可能。