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．
励起状態や時間発展に重点が置かれたオープンソースの汎用量子化学計算アプリケーション。時間依存密度汎関数法による励起状態計算や、QM/MM法による計算が行える。超並列計算に対応しており、数万プロセス程度の並列計算を効率よく実行できる。相対論効果の取り扱いやガウシアン基底/平面波基底の選択が可能。
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・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。
反対称行列に対して定義されるパフィアン(行列式の平方根)を計算するためのライブラリ。各種言語(Fortran, Python, Matlab, Mathematica)で書かれており、ユーザーは必要に応じて言語を選択することができる。また、C言語用のインターフェースも用意されている。
第一原理モンテカルロ法パッケージ TurboRVBに実装された機能をPython経由で制御・実行できるPythonラッパー。ワークフロー管理アプリであるTurboWorkflowsと組み合わせることにより、ハイスループット計算を実行することもできる。
量子化学計算ソフトウェアGAMESSと合わせて配布されている電子状態計算ソフトウェア。エネルギー密度解析と分割統治法(DC法)を組み合わせる事で、電子相関を含む精度の高い量子化学計算が短時間で実行できる。スーパーコンピュータを使う事で、これまで困難だった多数の原子を含むナノ構造体の超高精度計算も可能。
Pythonで書かれた電子状態計算プラットフォーム。ユーザーは平均場だけでなく、GW法や結合クラスター法、配置間相互作用法などのポスト平均場を用いたシミュレーションを実行することが可能。BLOCKやLibxcなどの他のソフトウェアへのインターフェイスも提供されている。
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。
ABINIT-MPは、フラグメント分子軌道（FMO）計算を高速に行えるソフトウェアです。FMOエネルギー計算では、小規模のサーバからHPCIスパコンまで対応しており（Flat MPIとOpenMP/MPI混成）、詳細な相互作用解析が可能です。特に、「富岳」などのA64FX系スパコン上では、Ver. 2 Rev. 4はVer. 1 Rev. 22より2次摂動（MP2）のFMO計算で3割程高速化されており、1万フラグメントの超大規模系の扱いもできます。
分割統治(DC)法に基づくDFTB (Density Functional Tight Binding)計算アプリケーション。大規模分子の構造最適化や分子動力学シミュレーションを線形スケーリングで実行する。MPIとOpenMPを用いたハイブリッド並列計算により、京コンピュータ上で100万原子系のDFTB電子状態計算が可能。