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。) |