spml/ee_module レファレンスマニュアル

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.

目次


サブルーチン・関数一覧(機能別)

初期化 機能
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
座標変数 機能
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_Weigtht, 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)
基本変換 機能
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
微分 機能
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.
積分・平均 機能
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.


関数・変数の名前と型について

命名法

各データの種類の説明


サブルーチンの説明

subroutine ee_initial(i,j,k,l,xmin,xmax,ymin,ymax)

  1. 機能 : 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.
  2. 引数の説明
        integer,intent(in) :: i, j             ! 格子点の設定(X,Y)
        integer,intent(in) :: k, l             ! 切断波数の設定(X,Y)
        real(8),intent(in) :: xmin, xmax       ! X 座標の範囲
        real(8),intent(in) :: ymin, ymax       ! Y 座標の範囲
        
  3. 備考
    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.

変数の説明

x_X, y_Y

  1. 説明 : 格子点座標(X,Y)を格納した 1 次元配列.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:im-1) :: x_X
          real(8), dimension(0:jm-1) :: y_Y
        
  3. 備考

x_X_Weigtht, y_Y_Weight

  1. 説明 : 重み座標を格納した 1 次元配列.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:im-1) :: x_X_Weigtht
          real(8), dimension(0:jm-1) :: y_Y_Weigtht
        
  3. 備考
    x_X_Weight, y_Y_Weight にはそれぞれ X, Y 方向の格子点の 間隔が格納してある.

yx_X, yx_Y

  1. 説明 : 各格子点(i,j)の位置の X, Y 座標を格納した格子データ.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1) :: yx_X, yx_Y
        
  3. 備考

各関数の説明

function yx_ee(ee)

  1. 機能 : スペクトルデータから格子データへ変換する.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)             :: yx_ee
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee
        
  3. 備考

function ee_yx(yx)

  1. 機能 : 格子データからスペクトルデータへ変換する.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)              :: ee_yx
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1), intent(in)  :: yx
        
  3. 備考

function ee_Lapla_ee(ee)

  1. 機能 : 入力スペクトルデータにラプラシアンを作用する.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)              :: ee_Lapla_ee
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)  :: ee
        
  3. 備考
    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.

function ee_LaplaInv_ee(ee)

  1. 機能 : 入力スペクトルデータに逆ラプラシアンを作用する.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)             :: ee_LaplaInv_ee
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in) :: ee
        
  3. 備考
    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.

function ee_Dx_ee(ee)

  1. 機能 : 入力スペクトルデータに X 微分を作用する.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)              :: ee_Dx_ee
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)  :: ee
        
  3. 備考
    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.

function ee_Dy_ee(ee)

  1. 機能 : 入力スペクトルデータに Y 微分を作用する.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)              :: ee_Dy_ee
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)  :: ee
        
  3. 備考
    スペクトルデータの Y 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.

function ee_Jacobian_ee_ee(ee_a,ee_b)

  1. 機能 : 2 つのスペクトルデータからヤコビアンを計算する.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km)              :: ee_Jacobian_ee_ee
          real(8), dimension(-lm:lm,-km:km), intent(in)  :: ee_a, ee_b
        
  3. 備考
    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 IntYX_yx(yx), function AvrYX_yx(yx)

  1. 機能 : 2 次元格子点データの全領域積分および平均.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)   :: yx          ! 2 次元格子点
          real(8)                             :: IntYX_yx    ! 積分値
    
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)   :: yx          ! 2 次元格子点
          real(8)                             :: AvrYX_yx    ! 平均値
        
  3. 備考

function y_IntX_yx(yx), function y_AvrX_yx(yx)

  1. 機能 : 2 次元格子点データの X 方向積分および平均.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)   :: yx          ! 2 次元格子点
          real(8), dimension(0:jm-1)          :: y_IntX_yx   ! 1 次元(Y)格子点
    
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)   :: yx          ! 2 次元格子点
          real(8), dimension(0:jm-1)          :: y_AvrX_yx   ! 1 次元(Y)格子点
        
  3. 備考

function IntX_x(x), function AvrX_x(x)

  1. 機能 : 1 次元(X)格子点データの X 方向積分および平均.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:im-1)   :: x          ! 1 次元格子点
          real(8)                      :: IntX_x     ! 積分値
    
          real(8), dimension(0:im-1)   :: x          ! 1 次元格子点
          real(8)                      :: AvrX_x     ! 平均値
        
  3. 備考

function x_IntYX_yx(yx), function x_AvrYX_yx(yx)

  1. 機能 : 2 次元格子点データの Y 方向域積分および平均.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)   :: yx          ! 2 次元格子点
          real(8), dimension(0:im-1)          :: x_IntY_yx   ! 1 次元(X)格子点
    
          real(8), dimension(0:jm-1,0:im-1)   :: yx          ! 2 次元格子点
          real(8), dimension(0:im-1)          :: x_AvrY_yx   ! 1 次元(X)格子点
        
  3. 備考

function IntYX_y(y), function AvrYX_y(y)

  1. 機能 : 1 次元(Y)格子点データの Y 方向域積分および平均.
  2. 変数の型
          real(8), dimension(0:jm-1)   :: y          ! 1 次元格子点
          real(8)                      :: IntY_y     ! 積分値
    
          real(8), dimension(0:jm-1)   :: y          ! 1 次元格子点
          real(8)                      :: AvrY_y     ! 平均値
        
  3. 備考


地球流体電脳倶楽部 SPMODEL プロジェクト
spmodel@gfd-dennou.org

2002/08/18 作成 (竹広真一)
2005/07/19 更新 (竹広真一)