TURBOMOLE

  • 公開度 0 ☆☆☆
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

非経験的量子化学計算を行う有償のアプリケーション。RI近似の導入により電子状態計算が高速化されており、基底状態だけではなく励起状態をfull RPA、TDDFT、CIS(D)、CC2、ADC(2)など様々な精度の方法論により計算できる。赤外分光、可視・紫外分光、ラマン分光、円二色性スペクトルなどの分光データの評価が可能。

アプリ詳細へ

Tecplot

  • 公開度 0 ☆☆☆
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

数値流体力学・数値シミュレーションのための商用の可視化アプリケーション。2次元・3次元グラフ機能がひとつの環境に統合されているほか、スライス、等値面、ストリームトレース・ツールなどにより、インタラクティブにデータの可視化を行うことができる。大規模データの可視化や多くのデータセットの効率的な比較にも優れる。

アプリ詳細へ

Thermo-Calc

  • 公開度 0 ☆☆☆
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

合金や化合物の熱力学量・熱力学相図を評価するアプリケーション。データベースと連携する事で、合金・化合物の平衡状態の状態図や各状態での熱力学量を求めることができ、材料科学や合金・冶金開発における物性の評価や予測を行うことが可能。様々な熱力学モデルに対応しており、状態図等をプロットするためのツールも備えている。

アプリ詳細へ

TINKER

  • 公開度 0 ☆☆☆
  • ドキュメント充実度 0 ☆☆☆

オープンソースの分子動力学計算アプリケーション。生体高分子や溶媒などの多数の分子・原子からなる系の分子動力学シュミレーションを実行できる。多くの力場セット・アルゴリズムを実装しており、OpenMPによる並列計算にも対応。Javaによるグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)も付属している。

アプリ詳細へ

TurboRVB

  • 公開度 0 ☆☆☆
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

固体から分子まで様々な多体系を高精度に取り扱える第一原理量子モンテカルロ法パッケージ。Jastrow相関因子にジェミナル/Pfaffian波動関数を組み合わせた試行波動関数を用いることで、高精度な変分計算を行うことが可能。構造最適化や第一原理分子動力学法も実行できる。

アプリ詳細へ

TensorFlow

  • 公開度 2 ★★☆
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのフリーのライブラリ。多層ニューラルネットワークに基づく機械学習(教師あり学習・教師なし学習)について様々な機能を提供する。データフローグラフを使用しており、複雑なネットワークを分かりやすく記述できる。GPGPU並列計算に対応しており、効率のより大規模データ処理が可能。

アプリ詳細へ

TITPACK

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

量子スピン系の物理量を厳密対角化法によって計算するフリーのプログラム群。Fortranによって書かれており、メインルーチンを書き換えることで簡単に多様な量子スピン系を取り扱うことができる。Lanczos法と逆反復法により固有エネルギー・固有関数が計算できるほか、相関関数の計算や一般の疎エルミート行列の取り扱いも可能。

アプリ詳細へ

TRIQS

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

相互作用を有する量子系の数値計算のためのライブラリ集。現代的なプログラミング技法が用いられており、一般的な量子不純物問題や動的平均場理論などの計算をシンプルかつ効率的に実装することができる。C++とPythonによって記述されており、Jupyter Notebookを用いたチュートリアルも用意されている。

アプリ詳細へ

TOMBO

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

全電子混合基底法を用いた第一原理計算のプログラム。孤立系、表面・界面、結晶などの広範な物理系を対象とし、芯電子から価電子までのすべての電子状態を計算する。GW法などの各種計算手法に対応しており、並列計算にも対応。時間依存密度汎関数理論にもとづく電子励起状態の分子動力学計算も高精度で実行できる。

アプリ詳細へ

TRIQS/CTHYB

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

連続時間量子モンテカルロ法によるオープンソースの不純物問題ソルバー。高効率なモンテカルロアルゴリズムによって、不純物アンダーソン模型や動的平均場計算で現れる有効不純物模型の虚時間グリーン関数を高速で計算することができる。プログラム本体はC++によって記述されており、Pythonから呼び出すことができる。

アプリ詳細へ