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0a2b898b33
commit
395c12a2d5
@ -45,8 +45,8 @@ namespace Opm
|
||||
: type_(Z),
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||||
rows_(0),
|
||||
cols_(0),
|
||||
d_(),
|
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s_()
|
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diag_(),
|
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sparse_()
|
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{
|
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}
|
||||
|
||||
@ -56,8 +56,8 @@ namespace Opm
|
||||
: type_(Z),
|
||||
rows_(num_rows),
|
||||
cols_(num_cols),
|
||||
d_(),
|
||||
s_()
|
||||
diag_(),
|
||||
sparse_()
|
||||
{
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -70,8 +70,8 @@ namespace Opm
|
||||
: type_(t == ZeroMatrix ? Z : I),
|
||||
rows_(num_rows),
|
||||
cols_(num_rows),
|
||||
d_(),
|
||||
s_()
|
||||
diag_(),
|
||||
sparse_()
|
||||
{
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -81,8 +81,8 @@ namespace Opm
|
||||
: type_(D),
|
||||
rows_(d.rows()),
|
||||
cols_(d.cols()),
|
||||
d_(d.diagonal().array().data(), d.diagonal().array().data() + d.rows()),
|
||||
s_()
|
||||
diag_(d.diagonal().array().data(), d.diagonal().array().data() + d.rows()),
|
||||
sparse_()
|
||||
{
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -92,8 +92,8 @@ namespace Opm
|
||||
: type_(S),
|
||||
rows_(s.rows()),
|
||||
cols_(s.cols()),
|
||||
d_(),
|
||||
s_(s)
|
||||
diag_(),
|
||||
sparse_(s)
|
||||
{
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -125,8 +125,8 @@ namespace Opm
|
||||
std::swap(type_, other.type_);
|
||||
std::swap(rows_, other.rows_);
|
||||
std::swap(cols_, other.cols_);
|
||||
d_.swap(other.d_);
|
||||
s_.swap(other.s_);
|
||||
diag_.swap(other.diag_);
|
||||
sparse_.swap(other.sparse_);
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@ -269,13 +269,13 @@ namespace Opm
|
||||
{
|
||||
AutoDiffMatrix retval(*this);
|
||||
retval.type_ = D;
|
||||
retval.d_.assign(rows_, rhs);
|
||||
retval.diag_.assign(rows_, rhs);
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
case D:
|
||||
{
|
||||
AutoDiffMatrix retval(*this);
|
||||
for (double& elem : retval.d_) {
|
||||
for (double& elem : retval.diag_) {
|
||||
elem *= rhs;
|
||||
}
|
||||
return retval;
|
||||
@ -283,7 +283,7 @@ namespace Opm
|
||||
case S:
|
||||
{
|
||||
AutoDiffMatrix retval(*this);
|
||||
retval.s_ *= rhs;
|
||||
retval.sparse_ *= rhs;
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
default:
|
||||
@ -305,13 +305,13 @@ namespace Opm
|
||||
{
|
||||
AutoDiffMatrix retval(*this);
|
||||
retval.type_ = D;
|
||||
retval.d_.assign(rows_, 1.0/rhs);
|
||||
retval.diag_.assign(rows_, 1.0/rhs);
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
case D:
|
||||
{
|
||||
AutoDiffMatrix retval(*this);
|
||||
for (double& elem : retval.d_) {
|
||||
for (double& elem : retval.diag_) {
|
||||
elem /= rhs;
|
||||
}
|
||||
return retval;
|
||||
@ -319,7 +319,7 @@ namespace Opm
|
||||
case S:
|
||||
{
|
||||
AutoDiffMatrix retval(*this);
|
||||
retval.s_ /= rhs;
|
||||
retval.sparse_ /= rhs;
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
default:
|
||||
@ -341,9 +341,9 @@ namespace Opm
|
||||
case I:
|
||||
return rhs;
|
||||
case D:
|
||||
return Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>(d_.data(), rows_) * rhs;
|
||||
return Eigen::Map<const Eigen::VectorXd>(diag_.data(), rows_) * rhs;
|
||||
case S:
|
||||
return s_ * rhs;
|
||||
return sparse_ * rhs;
|
||||
default:
|
||||
OPM_THROW(std::logic_error, "Invalid AutoDiffMatrix type encountered: " << type_);
|
||||
}
|
||||
@ -362,7 +362,7 @@ namespace Opm
|
||||
retval.type_ = D;
|
||||
retval.rows_ = lhs.rows_;
|
||||
retval.cols_ = rhs.cols_;
|
||||
retval.d_.assign(lhs.rows_, 2.0);
|
||||
retval.diag_.assign(lhs.rows_, 2.0);
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -373,7 +373,7 @@ namespace Opm
|
||||
assert(rhs.type_ == I);
|
||||
AutoDiffMatrix retval = lhs;
|
||||
for (int r = 0; r < lhs.rows_; ++r) {
|
||||
retval.d_[r] += 1.0;
|
||||
retval.diag_[r] += 1.0;
|
||||
}
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
@ -384,7 +384,7 @@ namespace Opm
|
||||
assert(rhs.type_ == D);
|
||||
AutoDiffMatrix retval = lhs;
|
||||
for (int r = 0; r < lhs.rows_; ++r) {
|
||||
retval.d_[r] += rhs.d_[r];
|
||||
retval.diag_[r] += rhs.diag_[r];
|
||||
}
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
@ -397,7 +397,7 @@ namespace Opm
|
||||
retval.type_ = S;
|
||||
retval.rows_ = lhs.rows_;
|
||||
retval.cols_ = rhs.cols_;
|
||||
retval.s_ = lhs.s_ + spdiag(Eigen::VectorXd::Ones(lhs.rows_));;
|
||||
retval.sparse_ = lhs.sparse_ + spdiag(Eigen::VectorXd::Ones(lhs.rows_));;
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -409,7 +409,7 @@ namespace Opm
|
||||
retval.type_ = S;
|
||||
retval.rows_ = lhs.rows_;
|
||||
retval.cols_ = rhs.cols_;
|
||||
retval.s_ = lhs.s_ + spdiag(rhs.d_);
|
||||
retval.sparse_ = lhs.sparse_ + spdiag(rhs.diag_);
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -418,7 +418,7 @@ namespace Opm
|
||||
assert(lhs.type_ == S);
|
||||
assert(rhs.type_ == S);
|
||||
AutoDiffMatrix retval = lhs;
|
||||
retval.s_ += rhs.s_;
|
||||
retval.sparse_ += rhs.sparse_;
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -432,7 +432,7 @@ namespace Opm
|
||||
assert(rhs.type_ == D);
|
||||
AutoDiffMatrix retval = lhs;
|
||||
for (int r = 0; r < lhs.rows_; ++r) {
|
||||
retval.d_[r] *= rhs.d_[r];
|
||||
retval.diag_[r] *= rhs.diag_[r];
|
||||
}
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
@ -445,7 +445,7 @@ namespace Opm
|
||||
retval.type_ = S;
|
||||
retval.rows_ = lhs.rows_;
|
||||
retval.cols_ = rhs.cols_;
|
||||
fastDiagSparseProduct(lhs.d_, rhs.s_, retval.s_);
|
||||
fastDiagSparseProduct(lhs.diag_, rhs.sparse_, retval.sparse_);
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -457,7 +457,7 @@ namespace Opm
|
||||
retval.type_ = S;
|
||||
retval.rows_ = lhs.rows_;
|
||||
retval.cols_ = rhs.cols_;
|
||||
fastSparseDiagProduct(lhs.s_, rhs.d_, retval.s_);
|
||||
fastSparseDiagProduct(lhs.sparse_, rhs.diag_, retval.sparse_);
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -469,7 +469,7 @@ namespace Opm
|
||||
retval.type_ = S;
|
||||
retval.rows_ = lhs.rows_;
|
||||
retval.cols_ = rhs.cols_;
|
||||
fastSparseProduct(lhs.s_, rhs.s_, retval.s_);
|
||||
fastSparseProduct(lhs.sparse_, rhs.sparse_, retval.sparse_);
|
||||
return retval;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -485,10 +485,10 @@ namespace Opm
|
||||
s = spdiag(Eigen::VectorXd::Ones(rows_));
|
||||
return;
|
||||
case D:
|
||||
s = spdiag(d_);
|
||||
s = spdiag(diag_);
|
||||
return;
|
||||
case S:
|
||||
s = s_;
|
||||
s = sparse_;
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@ -514,7 +514,7 @@ namespace Opm
|
||||
case D:
|
||||
return rows_;
|
||||
case S:
|
||||
return s_.nonZeros();
|
||||
return sparse_.nonZeros();
|
||||
default:
|
||||
OPM_THROW(std::logic_error, "Invalid AutoDiffMatrix type encountered: " << type_);
|
||||
}
|
||||
@ -529,9 +529,9 @@ namespace Opm
|
||||
case I:
|
||||
return (row == col) ? 1.0 : 0.0;
|
||||
case D:
|
||||
return (row == col) ? d_[row] : 0.0;
|
||||
return (row == col) ? diag_[row] : 0.0;
|
||||
case S:
|
||||
return s_.coeff(row, col);
|
||||
return sparse_.coeff(row, col);
|
||||
default:
|
||||
OPM_THROW(std::logic_error, "Invalid AutoDiffMatrix type encountered: " << type_);
|
||||
}
|
||||
@ -542,8 +542,8 @@ namespace Opm
|
||||
MatrixType type_;
|
||||
int rows_;
|
||||
int cols_;
|
||||
Diag d_;
|
||||
Sparse s_;
|
||||
Diag diag_;
|
||||
Sparse sparse_;
|
||||
|
||||
template <class V>
|
||||
static inline
|
||||
|
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