| Class | ee_module |
| In: |
libsrc/ee_module/ee_module.f90
|
| Authors: | Shin-ichi Takehiro, Youhei SASAKI |
| Version: | $Id: ee_module.f90 590 2013-08-19 08:48:21Z uwabami $ |
| Copyright&License: | See COPYRIGHT |
spml/ee_module モジュールは周期境界条件の下での 2 次元矩形領域の 流体運動をスペクトル法により数値計算するための Fortran90 関数を 提供する.
内部で ISPACK/P2PACK の Fortran77 サブルーチンを呼んでいる. スペクトルデータおよび格子点データの格納方法については ISPACK/P2PACK のマニュアルを参照されたい.
| ee_ : | スペクトルデータ(第 1,2 次元がそれぞれ Y,X 方向波数) |
| yx_ : | 2 次元格子点データ(第 1,2 次元がそれぞれ Y,X 方向の格子点) |
| x_ : | X 方向 1 次元格子点データ, y_ : Y 方向 1 次元格子点データ |
| _ee : | スペクトルデータ |
| _ee_ee : | 2 つのスペクトルデータ |
| _yx : | 2 次元格子点データ |
| _x : | X 方向 1 次元格子点データ |
| _y : | Y 方向 1 次元格子点データ. |
| ee_Initial : | スペクトル変換の格子点数, 波数, 領域の大きさの設定 |
| ee_ChangeResolutionDomain : | 解像度, 領域設定の変更 |
| x_X, y_Y : | 格子点座標(X,Y座標)を格納した 1 次元配列 |
| x_X_Weight, y_Y_Weight : | 重み座標を格納した 1 次元配列 |
| yx_X, yx_Y : | 格子点データの XY 座標(X,Y)(格子点データ型 2 次元配列) |
| yx_ee : | スペクトルデータから格子データへの変換 |
| ee_yx : | 格子データからスペクトルデータへの変換 |
| ee_Lapla_ee : | スペクトルデータにラプラシアンを作用させる |
| ee_LaplaInv_ee : | スペクトルデータにラプラシアンの逆変換を作用させる |
| ee_Dx_ee : | スペクトルデータに X 微分を作用させる |
| ee_Dy_ee : | スペクトルデータに Y 微分を作用させる |
| ee_Jacobian_ee_ee : | 2 つのスペクトルデータからヤコビアンを計算する |
| IntYX_yx, AvrYX_yx : | 2 次元格子点データの全領域積分および平均 |
| y_IntX_yx, y_AvrX_yx : | 2 次元格子点データの X 方向積分および平均 |
| IntX_x, AvrX_x : | 1 次元(X)格子点データの X 方向積分および平均 |
| x_IntY_yx, x_AvrY_yx : | 2 次元格子点データの Y 方向積分および平均 |
| IntY_y, AvrY_y : | 1 次元(Y)格子点データの Y 方向積分および平均 |
ee_EnergyFromStreamfunc_ee :: 流線関数からエネルギースペクトルを計算する
ee_EnstrophyFromStreamfunc_ee :: 流線関数からエンストロフィースペクトルを計算する
| Interpolate_ee : | 任意の点の値をスペクトルデータから計算する |
| Function : | |||
| AvrX_x : | real(8)
| ||
| x : | real(8), dimension(0:im-1)
|
1 次元(X)格子点データの X 方向平均
実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算し, x_X_Weight の総和で割ることで平均している.
function AvrX_x(x)
!
! 1 次元(X)格子点データの X 方向平均
!
! 実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算し,
! x_X_Weight の総和で割ることで平均している.
!
real(8), dimension(0:im-1) :: x !(in) 1 次元格子点データ
real(8) :: AvrX_x !(out) 平均値
AvrX_x = IntX_x(x)/sum(x_X_weight)
end function AvrX_x
| Function : | |||
| AvrYX_yx : | real(8)
| ||
| yx : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)
|
2 次元格子点データの全領域平均
実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight, y_Y_Weight をかけた 総和を計算し, x_X_Weight*y_Y_Weight の総和で割ることで平均している.
function AvrYX_yx(yx)
!
! 2 次元格子点データの全領域平均
!
! 実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight, y_Y_Weight をかけた
! 総和を計算し, x_X_Weight*y_Y_Weight の総和で割ることで平均している.
!
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx
!(in) 2 次元格子点データ
real(8) :: AvrYX_yx
!(out) 平均値
AvrYX_yx = IntYX_yx(yx)/(sum(x_X_weight)*sum(y_Y_weight))
end function AvrYX_yx
| Function : | |||
| AvrY_y : | real(8)
| ||
| y : | real(8), dimension(0:jm-1)
|
1 次元(Y)格子点データの Y 方向平均
実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算し, y_Y_Weight の総和で割ることで平均している.
function AvrY_y(y)
!
! 1 次元(Y)格子点データの Y 方向平均
!
! 実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算し,
! y_Y_Weight の総和で割ることで平均している.
!
real(8), dimension(0:jm-1) :: y !(in) 1 次元格子点データ
real(8) :: AvrY_y !(out) 平均値
AvrY_y = IntY_y(y)/sum(y_Y_weight)
end function AvrY_y
| Function : | |||
| IntX_x : | real(8)
| ||
| x : | real(8), dimension(0:im-1)
|
1 次元(X)格子点データの X 方向積分
実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算している.
function IntX_x(x)
!
! 1 次元(X)格子点データの X 方向積分
!
! 実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算している.
!
real(8), dimension(0:im-1) :: x !(in) 1 次元格子点データ
real(8) :: IntX_x !(out) 積分値
IntX_x = sum(x*x_X_Weight)
end function IntX_x
| Function : | |||
| IntYX_yx : | real(8)
| ||
| yx : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)
|
2 次元格子点データの全領域積分および平均.
実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight, y_Y_Weight をかけた 総和を計算している.
function IntYX_yx(yx)
!
! 2 次元格子点データの全領域積分および平均.
!
! 実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight, y_Y_Weight をかけた
! 総和を計算している.
!
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx
!(in) 2 次元格子点データ
real(8) :: IntYX_yx
!(out) 積分値
integer :: i, j
! 作業変数
IntYX_yx = 0.0d0
do i=0,im-1
do j=0,jm-1
IntYX_yx = IntYX_yx + yx(j,i) * y_Y_Weight(j) * x_X_Weight(i)
enddo
enddo
end function IntYX_yx
| Function : | |||
| IntY_y : | real(8)
| ||
| y : | real(8), dimension(0:jm-1)
|
Y 方向積分
1 次元(Y)格子点データの Y 方向積分
実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算している.
function IntY_y(y) ! Y 方向積分
!
! 1 次元(Y)格子点データの Y 方向積分
!
! 実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算している.
!
real(8), dimension(0:jm-1) :: y !(in) 1 次元格子点データ
real(8) :: IntY_y !(out) 積分値
IntY_y = sum(y*y_Y_Weight)
end function IntY_y
| Function : | |||
| Interpolate_ee : | real(8)
| ||
| x : | real(8), intent(IN)
| ||
| y : | real(8), intent(IN)
|
function Interpolate_ee( ee_Data, x, y )
real(8), intent(IN) :: ee_data(-lm:lm,-km:km) ! スペクトルデータ
real(8), intent(IN) :: x ! 補間する点の x 座標
real(8), intent(IN) :: y ! 補間する点の y 座標
real(8) :: Interpolate_ee ! 補間した値
integer :: k, l
real(8) :: xx, yy
xx =(2*PI/xl)*(x - x_X(0))
yy =(2*PI/yl)*(y - y_Y(0))
Interpolate_ee = ee_Data(0,0)
! l=0
do k=1,km
Interpolate_ee = Interpolate_ee + 2*( ee_Data(0,k)*cos(k*xx) - ee_Data(0,-k)*sin(k*xx) )
end do
! k=0
do l=1,lm
Interpolate_ee = Interpolate_ee + 2*( ee_Data(l,0)*cos(l*yy) - ee_Data(-l,0)*sin(l*yy) )
end do
! k*l > 0
do l=1,lm
do k=1,km
Interpolate_ee = Interpolate_ee + 2*( ee_Data(l,k)*( cos(k*xx)*cos(l*yy) - sin(k*xx)*sin(l*yy) ) -ee_Data(-l,-k)*( sin(k*xx)*cos(l*yy) + cos(k*xx)*sin(l*yy) ) )
end do
end do
! k*l < 0
do l=1,lm
do k=1,km
Interpolate_ee = Interpolate_ee + 2*( ee_Data(-l,k)*( cos(k*xx)*cos(l*yy) + sin(k*xx)*sin(l*yy) ) -ee_Data(l,-k)*( sin(k*xx)*cos(l*yy) - cos(k*xx)*sin(l*yy) ) )
end do
end do
end function Interpolate_ee
| Subroutine : | |
| id : | integer, intent(in) |
解像度, 領域設定の変更. ee_Initial で設定する際に かえってくるオプショナル引数 id の値を用いる.
subroutine ee_ChangeResolutionDomain(id)
!
! 解像度, 領域設定の変更. ee_Initial で設定する際に
! かえってくるオプショナル引数 id の値を用いる.
!
integer, intent(in) :: id
if (id .gt. nparams .or. id .lt. 1) then
write(*,*)"id is invalid"
end if
im = params(id)%im
jm = params(id)%jm
km = params(id)%km
lm = params(id)%lm
xl = params(id)%xl
yl = params(id)%yl
itj => params(id)%itj
tj => params(id)%tj
iti => params(id)%iti
ti => params(id)%ti
x_X => params(id)%x_X
y_Y => params(id)%y_Y
x_X_Weight => params(id)%x_X_Weight
y_Y_Weight => params(id)%y_Y_Weight
yx_X => params(id)%yx_X
yx_Y => params(id)%yx_Y
end subroutine ee_ChangeResolutionDomain
| Function : | |||
| ee_Dx_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
入力スペクトルデータに X 微分(∂x)を作用する.
スペクトルデータの X 微分とは, 対応する格子点データに X 微分を 作用させたデータのスペクトル変換のことである.
実際にはスペクトルデータに X 方向波数 k をかけて sin(kx) <-> cos(kx) 成分に入れ換える計算を行っている.
function ee_Dx_ee(ee)
!
! 入力スペクトルデータに X 微分(∂x)を作用する.
!
! スペクトルデータの X 微分とは, 対応する格子点データに X 微分を
! 作用させたデータのスペクトル変換のことである.
!
! 実際にはスペクトルデータに X 方向波数 k をかけて
! sin(kx) <-> cos(kx) 成分に入れ換える計算を行っている.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_Dx_ee
!(out) スペクトルデータの X 微分
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee
!(in) 入力スペクトルデータ
integer k,l
! 作業変数
do k=-km,km
do l=-lm,lm
ee_Dx_ee(l,k) = -(2*pi*k/xl)*ee(-l,-k)
enddo
enddo
end function ee_Dx_ee
| Function : | |||
| ee_Dy_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
入力スペクトルデータに Y 微分(∂y)を作用する.
スペクトルデータの X 微分とは, 対応する格子点データに Y 微分を 作用させたデータのスペクトル変換のことである.
実際にはスペクトルデータに X 方向波数 l をかけて sin(ky) <-> cos(ky) 成分に入れ換える計算を行っている.
function ee_Dy_ee(ee)
!
! 入力スペクトルデータに Y 微分(∂y)を作用する.
!
! スペクトルデータの X 微分とは, 対応する格子点データに Y 微分を
! 作用させたデータのスペクトル変換のことである.
!
! 実際にはスペクトルデータに X 方向波数 l をかけて
! sin(ky) <-> cos(ky) 成分に入れ換える計算を行っている.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_Dy_ee
!(out) スペクトルデータの Y 微分
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee
!(in) 入力スペクトルデータ
integer k,l
! 作業変数
do k=-km,km
do l=-lm,lm
ee_Dy_ee(l,k) = -(2*pi*l/yl)*ee(-l,-k)
enddo
enddo
end function ee_Dy_ee
| Function : | |||
| ee_EnergyFromStreamfunc_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| ee_StrFunc : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
流線関数からエネルギースペクトルを計算する.
E_kl = (1/2)(k^2+l^2)|\psi_kl|^2
function ee_EnergyFromStreamfunc_ee(ee_StrFunc)
!
! 流線関数からエネルギースペクトルを計算する.
!
! E_kl = (1/2)(k^2+l^2)|\psi_kl|^2
!
! * E_kl の総和が場の平均運動エネルギーとなる.
! * それに領域の面積をかけると全運動エネルギーとなる.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_EnergyFromStreamfunc_ee
! エネルギースペクトル
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee_StrFunc
! 流線関数
integer k,l
! 作業変数
do k=-km,km
do l=-lm,lm
ee_EnergyFromStreamfunc_ee(l,k) = 0.5 * ( (2*pi*k/xl)**2 + (2*pi*l/yl)**2 ) * (ee_StrFunc(l,k)**2 + ee_StrFunc(-l,-k)**2)
enddo
enddo
end function ee_EnergyFromStreamfunc_ee
| Function : | |||
| ee_EnstrophyFromStreamfunc_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| ee_StrFunc : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
流線関数からエンストロフィースペクトルを計算する.
Q_kl = (1/2)(k^2+l^2)^2|\psi_kl|^2
function ee_EnstrophyFromStreamfunc_ee(ee_StrFunc)
!
! 流線関数からエンストロフィースペクトルを計算する.
!
! Q_kl = (1/2)(k^2+l^2)^2|\psi_kl|^2
!
! * Q_kl の総和が場の平均エンストロフィーとなる.
! * それに領域の面積をかけると全エンストロフィーとなる.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_EnstrophyFromStreamfunc_ee
! エンストロフィーースペクトル
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee_StrFunc
! 流線関数
integer k,l
! 作業変数
do k=-km,km
do l=-lm,lm
ee_EnstrophyFromStreamfunc_ee(l,k) = 0.5 * ( (2*pi*k/xl)**2 + (2*pi*l/yl)**2 )**2 * (ee_StrFunc(l,k)**2 + ee_StrFunc(-l,-k)**2)
enddo
enddo
end function ee_EnstrophyFromStreamfunc_ee
| Subroutine : | |||
| i : | integer,intent(in)
| ||
| j : | integer,intent(in)
| ||
| l : | integer,intent(in)
| ||
| xmin : | real(8),intent(in)
| ||
| xmax : | real(8),intent(in)
| ||
| ymin : | real(8),intent(in)
| ||
| ymax : | real(8),intent(in)
| ||
| id : | integer, intent(out), optional
|
スペクトル変換の格子点数, 波数, 領域の大きさを設定する.
他の関数や変数を呼ぶ前に, 最初にこのサブルーチンを呼んで 初期設定をしなければならない.
オプショナル引数 id を用いて異なる解像度, 領域を同時に 扱うことができる. ee_Initial を解像度, 領域ごとに呼んで 引数 id をキープし, ee_ChangeResolutionDomain で切替える.
subroutine ee_Initial(i,j,k,l,xmin,xmax,ymin,ymax,id)
!
! スペクトル変換の格子点数, 波数, 領域の大きさを設定する.
!
! 他の関数や変数を呼ぶ前に, 最初にこのサブルーチンを呼んで
! 初期設定をしなければならない.
!
! オプショナル引数 id を用いて異なる解像度, 領域を同時に
! 扱うことができる. ee_Initial を解像度, 領域ごとに呼んで
! 引数 id をキープし, ee_ChangeResolutionDomain で切替える.
!
integer,intent(in) :: i ! 格子点数(X)
integer,intent(in) :: j ! 格子点数(Y)
integer,intent(in) :: K ! 切断波数(X)
integer,intent(in) :: l ! 切断波数(Y)
real(8),intent(in) :: xmin, xmax ! X 座標範囲
real(8),intent(in) :: ymin, ymax ! Y 座標範囲
integer, intent(out), optional :: id ! 解像度領域情報番号
character(len=3) cid
integer :: ii, jj
im = i
jm = j
km = k
lm = l
xl = xmax-xmin
yl = ymax-ymin
if ( nparams .ge. nparams_max ) then
call MessageNotify('W','ee_initial', 'too many call of ee_Initial, nothing was done.')
if ( present(id) ) id = -1
return
end if
nparams = nparams + 1
params(nparams)%im = im
params(nparams)%jm = jm
params(nparams)%km = km
params(nparams)%lm = lm
params(nparams)%xl = xl
params(nparams)%yl = yl
allocate(params(nparams)%itj(5))
allocate(params(nparams)%iti(5))
allocate(params(nparams)%tj(jm*2))
allocate(params(nparams)%ti(im*2))
allocate(params(nparams)%x_X(0:im-1))
allocate(params(nparams)%x_X_Weight(0:im-1))
allocate(params(nparams)%y_Y(0:jm-1))
allocate(params(nparams)%y_Y_Weight(0:jm-1))
allocate(params(nparams)%yx_X(0:jm-1,0:im-1))
allocate(params(nparams)%yx_Y(0:jm-1,0:im-1))
call ee_ChangeResolutionDomain(nparams)
call p2init(jm,im,itj,tj,iti,ti)
do ii=0,im-1
x_X(ii) = xmin + xl/im*ii
enddo
x_X_Weight = xl/im
do jj=0,jm-1
y_Y(jj) = ymin + yl/jm*jj
enddo
y_Y_Weight = yl/jm
yx_X = spread(x_X,1,jm)
yx_Y = spread(y_Y,2,im)
if ( present(id) ) id = nparams
write(cid,'(I3)') nparams
call MessageNotify('M','ee_initial','ee_module (2009/07/31) is initialized')
call MessageNotify('M','ee_initial', 'ResolutionDomain ID is '//trim(adjustl(cid)))
end subroutine ee_initial
| Function : | |||
| ee_JacobianZ_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
|
渦度スペクトルデータ ζ から流線関数と渦度のヤコビアン
J(ψ,ζ)=(∂xψ)(∂yζ)-(∂yψ)(∂xζ)
を計算する. ただしψ は (∂xx+∂yy)ψ=ζ を満たす流線関数である.
function ee_JacobianZ_ee(ee_zeta)
!
! 渦度スペクトルデータ ζ から流線関数と渦度のヤコビアン
!
! J(ψ,ζ)=(∂xψ)(∂yζ)-(∂yψ)(∂xζ)
!
! を計算する. ただしψ は (∂xx+∂yy)ψ=ζ を満たす流線関数である.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_JacobianZ_ee
!(out) 流線関数と渦度のヤコビアン
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee_Zeta
!(in) 渦度スペクトルデータ
real(8), dimension((2*km+1)*(2*lm+1)) :: ws
real(8), dimension(jm*im*3) :: wg
! 作業領域
call p2ajbs(lm,km,jm,im,yl/xl,ee_Zeta,ee_JacobianZ_ee,ws,wg,itj,tj,iti,ti)
ee_JacobianZ_ee = (2*pi/xl)*(2*pi/yl)/(2*pi/yl)**2 * ee_JacobianZ_ee
end function ee_JacobianZ_ee
| Function : | |||
| ee_Jacobian_ee_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| ee_a : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
| ||
| ee_b : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
2 つのスペクトルデータからヤコビアン
J(A,B)=(∂xA)(∂yB)-(∂yA)(∂xB)
を計算する.
2 つのスペクトルデータのヤコビアンとは, 対応する 2 つの
格子点データのヤコビアンのスペクトル変換のことである.
function ee_Jacobian_ee_ee(ee_a,ee_b)
!
! 2 つのスペクトルデータからヤコビアン
!
! J(A,B)=(∂xA)(∂yB)-(∂yA)(∂xB)
!
! を計算する.
!
! 2 つのスペクトルデータのヤコビアンとは, 対応する 2 つの
! 格子点データのヤコビアンのスペクトル変換のことである.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_Jacobian_ee_ee
!(out) 2 つのスペクトルデータのヤコビアン
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee_a
!(in) 1つ目の入力スペクトルデータ
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee_b
!(in) 2つ目の入力スペクトルデータ
real(8), dimension((2*km+1)*(2*lm+1)) :: ws
real(8), dimension(jm*im*3) :: wg
! 作業領域
call p2ajcb(lm,km,jm,im,ee_a,ee_b,ee_Jacobian_ee_ee,ws,wg,itj,tj,iti,ti)
ee_Jacobian_ee_ee = (2*pi/xl)*(2*pi/yl) * ee_Jacobian_ee_ee
end function ee_Jacobian_ee_ee
| Function : | |||
| ee_LaplaInv_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
入力スペクトルデータに逆ラプラシアン(∂xx+∂yy)**(-1)を作用する.
スペクトルデータの逆ラプラシアンとは, 対応する格子点データに 逆ラプラシアンを作用させたデータのスペクトル変換のことである.
実際にはスペクトルデータに全波数 (k**2 + l**2) で割る 計算を行っている. k=l=0 成分には 0 を代入している.
function ee_LaplaInv_ee(ee)
!
! 入力スペクトルデータに逆ラプラシアン(∂xx+∂yy)**(-1)を作用する.
!
! スペクトルデータの逆ラプラシアンとは, 対応する格子点データに
! 逆ラプラシアンを作用させたデータのスペクトル変換のことである.
!
! 実際にはスペクトルデータに全波数 (k**2 + l**2) で割る
! 計算を行っている. k=l=0 成分には 0 を代入している.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_LaplaInv_ee
!(out) スペクトルデータの逆ラプラシアン
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee
!(in) スペクトルデータ
integer k,l
do k=-km,km
do l=-lm,lm
if ( k.ne.0 .or. l.ne.0 ) then
ee_LaplaInv_ee(l,k) = -ee(l,k)/((2*pi*k/xl)**2+(2*pi*l/yl)**2)
else
ee_LaplaInv_ee(l,k) = 0.0
endif
enddo
enddo
end function ee_LaplaInv_ee
| Function : | |||
| ee_Lapla_ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
入力スペクトルデータにラプラシアン(∂xx+∂yy)を作用する.
スペクトルデータのラプラシアンとは, 対応する格子点データに ラプラシアンを作用させたデータのスペクトル変換のことである.
実際にはスペクトルデータに全波数 (k**2 + l**2) をかける 計算を行っている.
function ee_Lapla_ee(ee)
!
! 入力スペクトルデータにラプラシアン(∂xx+∂yy)を作用する.
!
! スペクトルデータのラプラシアンとは, 対応する格子点データに
! ラプラシアンを作用させたデータのスペクトル変換のことである.
!
! 実際にはスペクトルデータに全波数 (k**2 + l**2) をかける
! 計算を行っている.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_Lapla_ee
!(out) スペクトルデータのラプラシアン
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee
!(in) 入力スペクトルデータ
integer k,l
! 作業変数
do k=-km,km
do l=-lm,lm
ee_Lapla_ee(l,k) = -((2*pi*k/xl)**2+(2*pi*l/yl)**2)*ee(l,k)
enddo
enddo
end function ee_Lapla_ee
| Function : | |||
| ee_yx : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)
| ||
| yx : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1), intent(in)
|
格子データからスペクトルデータへ変換する.
function ee_yx(yx)
!
! 格子データからスペクトルデータへ変換する.
!
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km) :: ee_yx
!(out) スペクトルデータ
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1), intent(in) :: yx
!(in) 格子点データ
real(8), dimension(jm*im) :: w
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx_tmp
! 作業用配列
yx_tmp = yx
call p2g2sa(lm,km,jm,im,yx_tmp,ee_yx,w,itj,tj,iti,ti)
end function ee_yx
| Function : | |||
| x_AvrY_yx : | real(8), dimension(0:im-1)
| ||
| yx : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)
|
2 次元格子点データの Y 方向平均
実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算し, y_Y_Weight の総和で割ることで平均している.
function x_AvrY_yx(yx)
!
! 2 次元格子点データの Y 方向平均
!
! 実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算し,
! y_Y_Weight の総和で割ることで平均している.
!
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx
!(in) 2 次元格子点データ
real(8), dimension(0:im-1) :: x_AvrY_yx
!(out) 平均された 1 次元(X)格子点データ
x_AvrY_yx = x_IntY_yx(yx)/sum(y_Y_weight)
end function x_AvrY_yx
| Function : | |||
| x_IntY_yx : | real(8), dimension(0:im-1)
| ||
| yx : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)
|
2 次元格子点データの Y 方向積分
実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算している.
function x_IntY_yx(yx)
!
! 2 次元格子点データの Y 方向積分
!
! 実際には格子点データ各点毎に y_Y_Weight をかけた総和を計算している.
!
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx
!(in) 2 次元格子点データ
real(8), dimension(0:im-1) :: x_IntY_yx
!(out) 積分された 1 次元(X)格子点データ
integer :: j
! 作業変数
x_IntY_yx = 0.0d0
do j=0,jm-1
x_IntY_yx(:) = x_IntY_yx(:) + yx(j,:) * y_Y_Weight(j)
enddo
end function x_IntY_yx
| Variable : | |||
| x_X_Weight => null() : | real(8), dimension(:), pointer
|
| Function : | |||
| y_AvrX_yx : | real(8), dimension(0:jm-1)
| ||
| yx : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)
|
2 次元格子点データの X 方向平均
実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算し, x_X_Weight の総和で割ることで平均している.
function y_AvrX_yx(yx)
!
! 2 次元格子点データの X 方向平均
!
! 実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算し,
! x_X_Weight の総和で割ることで平均している.
!
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx
!(in) 2 次元格子点データ
real(8), dimension(0:jm-1) :: y_AvrX_yx
!(out) 平均された 1 次元(Y)格子点データ
y_AvrX_yx = y_IntX_yx(yx)/sum(x_X_weight)
end function y_AvrX_yx
| Function : | |||
| y_IntX_yx : | real(8), dimension(0:jm-1)
| ||
| yx : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)
|
2 次元格子点データの X 方向積分
実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算している.
function y_IntX_yx(yx)
!
! 2 次元格子点データの X 方向積分
!
! 実際には格子点データ各点毎に x_X_Weight をかけた総和を計算している.
!
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx
!(in) 2 次元格子点データ
real(8), dimension(0:jm-1) :: y_IntX_yx
!(out) 積分された 1 次元(Y)格子点データ
integer :: i
! 作業変数
y_IntX_yx = 0.0d0
do i=0,im-1
y_IntX_yx(:) = y_IntX_yx(:) + yx(:,i) * x_X_Weight(i)
enddo
end function y_IntX_yx
| Variable : | |||
| y_Y_Weight => null() : | real(8), dimension(:), pointer
|
| Variable : | |||
| yx_X => null() : | real(8), dimension(:,:), pointer
|
| Variable : | |||
| yx_Y => null() : | real(8), dimension(:,:), pointer
|
| Function : | |||
| yx_ee : | real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)
| ||
| ee : | real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)
|
スペクトルデータから格子データへ変換する.
function yx_ee(ee)
!
! スペクトルデータから格子データへ変換する.
!
real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx_ee
!(out) 格子点データ
real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee
!(in) スペクトルデータ
real(8), dimension(jm*im) :: w
! 作業用配列
call p2s2ga(lm,km,jm,im,ee,yx_ee,w,itj,tj,iti,ti)
end function yx_ee