本文中に Python を用いたサンプル・プログラムを載せた。 以前は C++ を用いていた。参考までそれも載せておく。
個人的には、この手の計算には MATLAB を使うのが好みであるが、 ここでは、C++ でベクトル、 行列に関する演算をするために便利なクラス・ライブラリィである、 Eigen を利用してみる (なお、C++ では、複素数を使うのも簡単である)。
WWWサイトから、 eigen-eigen-5a0156e40feb.tar.gz のような名前のソース・ファイル一式を 入手して、以下のようにインストールする。
| MacBook のターミナルで次のようにインストール |
tar xzf eigen-eigen-5a0156e40feb.tar.gz cd eigen-eigen-5a0156e40feb ls(Eigen があることを確認) cp -pr Eigen /include あるいは cp -pr Eigen /usr/local/include アーカイブ・ファイルに含まれていた、Eigen というディレクトリィを、~/include や /usr/local/include の下にコピーしている。 |
(脱線になるけれど、Eigen を用いた、 Runge-Kutta 法のサンプル・プログラム http://nalab.mind.meiji.ac.jp/~mk/complex2/ball-bound.cppを紹介しておく。コンパイルの仕方、実行の仕方は、注釈に書いてある。)
,
の場合を解いてみよう。
つまり双正則な
conformalmap.cpp -- 例えばターミナルで
curl -O http://nalab.mind.meiji.ac.jp/~mk/complex2/conformalmap.cpp |
/*
* conformalmap.cpp --- 等角写像の数値計算例 (基本解の方法の天野要氏バージョン)
*
* g++ -I/opt/X11/include -I/usr/local/include conformalmap.cpp
* -L/usr/local/lib -lglscd -L/opt/X11/lib -lX11
* これは /opt/X11 に X 関係のファイルが、
* /usr/local に Eigen, GLSC 関係のファイルが
* あると仮定している。
*
* 現象数理学科 Mac では、GLSC は ~/include, ~/lib にインストールして
* あるだろうから、次のようにするのかな。
* g++ -I/opt/X11/include -I ~/include conformalmap.cpp -L ~/lib -lglscd -L/opt/X11/lib -lX11
* その場合は、Eigen も ~/include にインストールすると良い。
* まあ、適宜やって下さい。
*/
#include <iostream>
#include <complex>
#include <Eigen/Dense>
extern "C" {
#include <glsc.h>
};
using namespace std;
using namespace Eigen;
// MatrixXd は大きさが実行時に指定できて、成分が double の行列
// d(double) の代わりに i(int), f(float), cf, cd (complex<double>) もOK
// φ(z0)=0, φ'(z0)>0 を満たす等角写像
complex<double> phi(complex<double> z,
complex<double> z0)
{
complex<double> w;
w = (z-z0)/(1.0-conj(z0)*z);
return w;
}
// 天野の方法による等角写像
complex<double> f(complex<double> z,
complex<double> z0,
int N,
double Q0,
VectorXd Q, VectorXcd zeta)
{
int k;
complex<double> s;
s = Q0;
for (k = 0; k < N; k++)
s += Q(k) * log((z-zeta(k))/(z0-zeta(k)));
return (z-z0) * exp(s);
}
int main(void)
{
int i, j, k, N, m;
double theta, pi, dt, R, Q0, r, dr;
// 虚数単位と原点に移る点 z0=1/2
complex<double> I(0,1), z0(0.6,0.0), zp, w, w2;
R = 2;
N = 80;
VectorXcd zeta(N), z(N);
VectorXd b(N), Q(N);
MatrixXd a(N,N);
pi = 4.0 * atan(1.0);
dt = 2 * pi / N;
// 円周 |z|=2 上の等分点
for (k = 0; k < N; k++)
zeta(k) = R * exp(I * (k * dt));
// cout << "zeta=" << zeta << endl;
// 単位円周 |z|=1 上の等分点
for (j = 0; j < N; j++)
z(j) = exp(I * (j * dt));
// 係数行列の準備
for (j = 0; j < N; j++)
for (k = 0; k < N; k++) {
a(j,k) = log(abs(z(j)-zeta(k)));
}
// 右辺
for (j = 0; j < N; j++) {
b(j) = - log(abs(z(j)-z0));
}
// 電荷を求める
Q = a.partialPivLu().solve(b);
// Q0 を求める
Q0 = 0;
for (k = 0; k < N; k++) {
Q0 += Q(k) * log(abs(z0-zeta(k)));
}
g_init((char *)"GRAPH", 150.0, 150.0);
g_device(G_BOTH);
g_def_scale(0, - 1.2, 1.2, -1.2, 1.2, 10.0, 10.0, 140.0, 140.0);
g_sel_scale(0);
m = 20;
// 同心円の像
dr = 1.0 / m;
dt = 2 * pi / (4 * m);
for (i = 1; i <= m; i++) {
r = i * dr;
for (j = 0; j <= 4 * m; j++) {
zp = r * exp(I * (j * dt));
w=f(zp,z0,N,Q0,Q,zeta);
if (j == 0)
g_move(w.real(), w.imag());
else
g_plot(w.real(), w.imag());
}
}
// 放射線の像
for (j = 0; j <= 4 * m; j++) {
theta = j * dt;
for (i = 0; i <= m; i++) {
r = i * dr;
zp = r * exp(I * theta);
w=f(zp,z0,N,Q0,Q,zeta);
if (i == 0)
g_move(w.real(), w.imag());
else
g_plot(w.real(), w.imag());
}
}
g_sleep(-1.0);
g_term();
return 0;
}
| こんな風にコンパイル |
g++ -I/opt/X11/include -I ~/include conformalmap.cpp -L ~/lib -lglscd -L/opt/X11/lib -lX11(GLSC を利用していて、現象数理学科 Mac では、 ~/include, ~/lib にインストールされていることを想定している。 上の手順で、 Eigen も ~/include にインストールしておいた。) |