量子多体系の模型に対し有限温度の厳密対角化を行うアプリ。C++で書かれており、ハバード模型、アンダーソン模型に対して一粒子グリーン関数などの有限温度物理量の計算を行える。
第一原理計算を再現する機械学習モデルを訓練し、 不規則系での統計熱力学サンプリングを高速に実行するためのソフトウェアフレームワーク。金属や酸化物合金などの多成分固体系に重点を置いて開発されている。現在は、Quantum Espresso、VASPおよびOpenMXをエネルギー計算器として、ニューラルネットワークポテンシャルとしてaenetを使用することができる。
オープンソースの計算物質科学アプリケーションやツール類を、macOSをはじめ、Linux PCやクラスタワークステーション、さらには国内の主要なスパコンシステムにインストールするためのシェルスクリプト集。東大物性研の全国共同利用スパコンでも、MateriApps Installerを用いて主要アプリケーションがプレインストールされている。
密度行列繰り込み群(DMRG)法を用いた一次元多体電子系のモデル計算を行うオープンソースアプリケーション。一次元量子系や不純物系の有効モデルについて、基底状態に関する物理量だけでなく、実時間発展や有限温度物理量も取り扱うことができる。プログラム本体はC++で記述されており、MATLABスクリプトによって呼ぶことができる。
遺伝的アルゴリズムに基づく構造予測を行うアプリケーション。結晶、分子、原子クラスターなどの安定な構造・組成を、第一原理計算や分子動力学を用いて予測する。VASP、LAMMPS、MOPAC、GULP、JDFTxなどの様々なコードとのインターフェイスを持ち、並列化されたアーキテクチャにおいても効率的に動作する。
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。
確率的グリーン関数法に基づいた経路積分モンテカルロ計算を行うアプリケーション。拡張ボーズハバード模型やハイゼンベルグ模型の、有限外場有限温度での計算が行える。JSON やYAML による簡便な入出力が可能。
機械学習のためのオープンソースライブラリ。ニューラルネットワークに基づく機械学習・深層学習に関する様々な機能を提供する。柔軟な記法により、単純なネットワークから多層ネットワークまで様々なタイプのニューラルネットを直感的にわかりやすく実装することができる。CUDAをサポートしており、GPGPU並列計算に対応している。
順問題ソルバーに対して探索アルゴリズムを適用して最適解を探すためのフレームワーク。バージョン1.0では、順問題ソルバーとして量子ビーム回折実験の全反射高速陽電子回折実験（Total-reflection high-energy positron diffraction, TRHEPD，トレプト）、探索アルゴリズムはNelder-Mead法、グリッド型探索法、ベイズ最適化、レプリカ交換モンテカルロ法が実装されている。順問題ソルバーはユーザ自身で定義することもできる。
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。