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。
進化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。ユニットセル内の原子数・種類をインプットとし、安定な構造・組成を第一原理計算・分子動力学の計算と進化的アルゴリズムによって予測する。Pythonで書かれており、Quantum ESPRESSOかGULPを外部ルーチンとして使用する。
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．
局在基底・全電子計算に基づくオープンソースの第一原理計算アプリケーション。full-potential LMTO法を用いることにより、通常の全電子法に比べて少ない基底数で高速の電子状態計算が可能となっている。LMTO-ASA法にあるような対称性の制限はなく、スピン分極やスピン軌道相互作用の取り扱いが可能である。
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。
密度行列最適化手法に基づくオーダーN法第一原理計算プログラム。計算コスト（メモリ量・演算量）が計算する系の含む原子数Nに比例する計算法（オーダーN法）を用いているため、数十万原子以上を含む超大規模系に対しても電子状態計算による構造最適化や分子動力学が可能。また並列化効率が高く、超並列計算にも対応。
機械学習で使われるベイズ最適化のPythonライブラリ。データ数に対して線形に計算コストが増大するので、大きな特徴空間でベイズ最適化を行うことが可能。ハイパーパラメータは第二種最尤推定に基づいてデータから自動的に学習される。
マルチカノニカル分子動力学法を用いて第一原理計算の結果を最大限再現する原子間ポテンシャルを構築するソフトウェア。シリコン、イオン結晶、金属、水など様々な物質に対応するポテンシャルが用意されており、使用者が用意したポテンシャルも利用できる。必要な第一原理計算は通常xTAPPを用いるが、他の計算ライブラリも利用可能。
CIF形式の結晶構造のデータファイルから第一原理計算アプリのインプットファイルの結晶構造部分を生成するツール。ABINITやQuantum Espresso、VASPなど様々な第一原理計算コードに対応している。
超並列計算機に適した実対称密行列固有値問題の数値計算ルーチン。標準・一般化固有値問題の両方に対応し、固有値問題ライブラリであるELPA・EigenExa・ScaLAPACKのルーチンを最適複合することで、高速計算を達成している。ミニアプリも含まれており、ベンチマークに利用可。