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。
タイトバインディング法が実装されたPythonパッケージ。様々な模型を柔軟に設定することができ、それらの電子状態やBerry位相をタイトバインディング法によって計算できる。Wannier90で求めたパラメータを使うこともできる。
非経験的量子化学計算アプリケーション。分子構造、反応性、振動解析、電子スペクトル、NMRスペクトルを高精度に計算することができる。また、密度汎関数理論やハートリー-フォック(HF)法からポスト-HF相関法まで最先端の方法論が取り込まれている。GUIによる分子モデリング機能や、入力ファイル生成用のツールも搭載されている。
系の波動関数を行列積状態(MPS)の最適化によって計算するオープンソースアプリケーション。第二世代の密度行列くりこみ群(DMRG)のアルゴリズムを用いて、多体波動関数を効率よく最適化できる。量子化学計算で現れる演算子を行列積演算子(MPO)によって表現することで、多くの対称性や相対論的効果を柔軟に記述できる。
ハイパフォーマンスな量子モンテカルロ法が実装されているオープンソースコード。分子や固体系の電子状態計算を行うことができる。変分モンテカルロ法や拡散モンテカルロ法、軌道空間補助場量子モンテカルロ法など最先端の量子モンテカルロ法に関するアルゴリズムが実装されている。
分子動力学計算のためのソフトウェアツールを集約したパッケージ。様々な原子間ポテンシャルやタイトバインディングモデルが実装されており、多数の外部アプリの呼び出しが可能。機械学習ポテンシャルの一種であるGAP (Gaussian Approximation Potential)の訓練と評価に対応している。
2成分相対論的量子化学理論に基づく電子状態計算パッケージ。重元素を含む化合物の計算に特化した種々の手法・アルゴリズムを実装。基底状態・励起状態のエネルギーから構造最適化、各種分子物性計算が利用可能。金属クラスターのような多数の重原子を含んだ化合物に対して、これまで困難であった高精度かつ効率的な量子化学計算が実行可能である。
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。
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。