DC

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

量子化学計算ソフトウェアGAMESSと合わせて配布されている電子状態計算ソフトウェア。エネルギー密度解析と分割統治法(DC法)を組み合わせる事で、電子相関を含む精度の高い量子化学計算が短時間で実行できる。スーパーコンピュータを使う事で、これまで困難だった多数の原子を含むナノ構造体の超高精度計算も可能。

アプリ詳細へ

DV-Xα

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

DV-Xα法に基づく第一原理計算アプリケーション。分子・原子から固体結晶まで、広い物理系に対して電子状態計算を行う。Xα法を採用しているため高速な全電子状態計算が可能であり、種々の物性値や電子遷移確率(特に内殻電子励起)が評価できる。パラメータ入力補助や可視化・後処理のツールも公開されている。

アプリ詳細へ

VMD

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

タンパク質、核酸、脂質二重層などの生体系のモデリング、可視化、解析のためのソフトウェア。Protein Data Bank (PDB)ファイルを読み込むことで生体分子の可視化を行う。分子の描画や色付けについての様々なオプションが提供されており、分子動力学シミュレーションの計算結果をアニメーションにすることも可能。

アプリ詳細へ

COMmon Bayesian Optimization Library (COMBO)

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 1 ★☆☆

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。

アプリ詳細へ

feram

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

強誘電体を対象とした高速分子動力学シミュレーター。双極子相互作用を効率よく取り扱うことで、原子変位に関する分子動力学計算を高速に行うことができる。FeRAM(強誘電体ランダムアクセスメモリ)で重要となる数十nmの微細な強誘電性薄膜の物性を、形状や不活性層の効果などを制御しながらシュミレーションを行うことが可能。

アプリ詳細へ

EigenKernel

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 1 ★☆☆

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。

アプリ詳細へ

GAMESS-US

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

非経験的量子化学計算を行うオープンソースアプリケーション。ハートリー-フォック理論、密度汎関数理論、多体摂動論、配位間相互作用理論などを用いた分子の電子状態計算を行う。無償ながら精力的な開発により高品質・高機能な コードを維持しており、世界的に多くのユーザーを有する。歴史的にGAMESS-UKと共通のコアプログラムを有する。

アプリ詳細へ

JDFTx

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

平面波基底およびJoint DFT法に基づく第一原理計算アプリケーション。液体中の分子の電子状態計算に性能を発揮し、系が帯電している場合でも優れた収束性を有する。C++11で記述されており、CUDAによるGPU計算にも対応しているほか、CASINOと連携した拡散モンテカルロの計算にも対応している。

アプリ詳細へ

Rokko

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

逐次・並列版の固有値ソルバを統一的に利用するためのC++, C, Fortranラッパーライブラリ。密行列向け逐次版(LAPACK), 密行列向け並列版(EigenExa, ELPA, ScaLAPACKなど), 疎行列向けの逐次・並列版(SLEPc, Trilinos/Anasaziなど)のソルバを手軽にインストールすることができ、ユーザーのプログラムから簡単に呼ぶことができる。また、固有値・固有ベクトルを使った物理量の逐次・並列計算を容易に実行することができる。

アプリ詳細へ

Chainer

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

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。

アプリ詳細へ