Software, die von CTMC Mitgliedern entwickelt wird:
- AK Neugebauer: SERENITY is an open-source, C++ Quantum Chemistry code especially designed for calculations on systems composed of several subsystems. It features a wide variety of subsystem and embedding methods.
- Follow this link to download SERENITY from github.
- The program is described in the following article: J. P. Unsleber, T. Dresselhaus, K. Klahr, D. Schnieders, M. Böckers, D. Barton, J. Neugebauer, SERENITY: A Subsystem Quantum Chemistry Program, J. Comput. Chem. 39 (2018), 788-798.
- Updated information can be found here: N. Niemeyer, P. Eschenbach, M. Bensberg, J. Tölle, L. Hellmann, L. Lampe, A. Massolle, A. Rikus, D. Schnieders, J.P. Unsleber, J. Neugebauer, The Subsystem Quantum Chemistry Program SERENITY, WIREs Comput. Mol, Sci. e1647 (2022).
- For more information see here: https://www.uni-muenster.de/Chemie.oc/neugebauer/softwareAKN.html
-
Software-Entwicklungen der Ohlberger-Gruppe:
https://www.uni-muenster.de/AMM/ohlberger/software/index.shtml
- AK Salinga: fastatomstruct ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek (mit Rust-Backend), die effiziente Werkzeuge zur strukturellen und dynamischen Analyse atomarer Systeme bereitstellt – speziell entwickelt für Forschende, die mit großskaligen Molekulardynamik-Simulationen arbeiten
Hauptfunktionen:
• Vollständig parallelisiert und deutlich schneller als bestehende Werkzeuge zur strukturellen und dynamischen Analyse
• Lineare Skalierung bei der Berechnung von Abständen und allen verwandten Größen
• Berechnung von "bond order correlations, Drei-Körper-Korrelationen, "intermediate scattering functions", "vibrational density of states"
• Thread-sichere Parallelisierung durch Rust sowie MPI-Unterstützung für große Datensätze
• Nahtlose Integration mit der Atomic Simulation Environment (ASE)
Besonders nützlich zur Untersuchung von Phasenübergängen, unterkühlten Flüssigkeiten, amorphen Materialien und glasartigen Dynamiken. Die Implementierung in Rust gewährleistet Speicher- und Thread-Sicherheit und bietet gleichzeitig die Leistung, die z. B. für die Analyse großer Simulationen mit "machine-learned potentials" erforderlich ist.