MateriApps LIVE!

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

OS、エディタ、計算物質科学アプリケーション、可視化ツールなどをおさめた Debian Live Linux システム。物質科学シミュレーションに必要な環境がひとつのパッケージとして提供されている。仮想マシン VirtualBox 上で起動することで、第一原理計算、分子動力学、量子化学計算、格子模型計算などのシミュレーションをすぐに始めることができる。

アプリ詳細へ

myPresto

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

医薬品開発・構造生物学用のオープンソースアプリケーション。化合物データベース、蛋白質—薬物ドッキング、薬物スクリーニング、薬物の類似化合物探索、蛋白質の薬物結合サイト予測、分子エディター、溶解度などの物性予測、薬物分子合成容易性予測、マルチカノニカル統計などの熱力学量の計算やGPUやMPIによる並列化も利用できる高速分子動力学計算が可能。

アプリ詳細へ

OVITO

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

分子動力学用に開発された原子・分子の可視化のためのオープンソースアプリケーション。多くの種類の分子配置ファイルに対応しており、原子・分子の可視化やアニメーション作成を行うことができる。多くの解析ツールを有することが特徴で、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)による直観的な操作で様々な処理が可能。

アプリ詳細へ

HOOMD-blue

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

多目的粒子シミュレーションを行うオープンソースアプリケーション。多くの種類の統計手法・ポテンシャルが用意されており、剛体力学・ランジュバン動力学・散逸粒子動力学・非平衡分子動力学などの計算を行うことができる。GPUを利用した高効率の高速計算も可能。初期条件の作成やジョブの実行・解析にpythonスクリプトが用意されている。

アプリ詳細へ

GENESIS

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

生体分子シミュレーションを行うオープンソースの分子動力学アプリケーション。京コンピュータを始めとした超高並列環境に対応しており、タンパク質や生体分子の分子動力学計算を高速で行う事ができる。全原子計算と粗視化モデル計算の両方に対応しており、レプリカ交換法などの拡張アンサンブル計算も可能。GPLライセンスで公開されている。

アプリ詳細へ

i-PI

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

第一原理経路積分分子動力学シミュレーションのためのPythonコード。レプリカ交換MDや経路積分MDなど多くの数値計算法を行うことができる。原子間力やポテンシャルエネルギーの評価にはCP2KやQuantum ESPRESSO、LAMMPSなどの外部コードが使われる。

アプリ詳細へ

NAP

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 1 ★☆☆

分子動力学法、量子・古典ハイブリッドシミュレーション、nudged elastic band法による化学反応経路探索、ポテンシャルパラメータフィッティングなどを行うアプリケーション群。分子動力学アプリケーションは種々の金属や半導体に対応した原子間ポテンシャルを含有しており、空間分割による並列計算に対応している。

アプリ詳細へ

OpenKIM

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

分子シミュレーションのためのオープンソースツール群・データベース。分子動力学計算に用いられる分子間力モデル(分子間力ポテンシャルや力場)の情報を無償でダウンロードできるほか、計算結果のデータやテストツールなどもダウンロードできる。分子動力学プログラムと分子間力モデルをつなぐAPI(Application Programming Interface)も提供している。

アプリ詳細へ

aenet (ænet, The Atomic Energy Network)

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

人工ニューラルネットワークを用いた原子間ポテンシャルに関連したソフトウェア。第一原理計算のエネルギーと物質の構造データからニューラルネットワークポテンシャルを生成できる。生成したポテンシャルはASEなどの分子動力学・モンテカルロシミュレーションに適用することもできる。

アプリ詳細へ

MDACP

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

Lennard-Jonesポテンシャルを持つ粒子用の並列分子動力学コード。C++で記述され、MPI+OpenMPを用いて空間分割により並列化されており、超高並列の環境下での実行が可能となっている。

アプリ詳細へ