ラプラス核の多重微分係数を計算する。 1/sqrt(|r|^2 + s^2) の全次数の偏微分 ∂^α f を漸化式で求める。 f = a^{-1/2}(a = |r|^2 + s^2)は a ∂_i f = -x_i f を満たし、Leibniz 則で ∂^β を当てると D(β+e_i) = -[ x_i D(β) + β_i D(β-e_i) + 2Σ_j β_j x_j D(β+e_i-e_j) + Σ_j β_j(β_j-1) D(β+e_i-2e_j) ] / a となる。multi-index は次数昇順に並んでいるので、1 回の走査で全次数が決まる。 旧来の多項式乗算版 compute_laplace_derivatives_reference と同じ値を返す(契約テストで検査)。
| Type | Intent | Optional | Attributes | Name | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| type(fmm_plan_type), | intent(in) | :: | plan |
多重指数テーブルを持つ FMM plan。 |
||
| real(kind=dp), | intent(in) | :: | r(3) | |||
| real(kind=dp), | intent(out) | :: | deriv(:) |
subroutine compute_laplace_derivatives(plan, r, deriv) type(fmm_plan_type), intent(in) :: plan real(dp), intent(in) :: r(3) real(dp), intent(out) :: deriv(:) real(dp) :: a, soft2, value integer(i32) :: idx, axis, j, alpha(3), beta(3), lower(3) if (size(deriv) /= plan%nderiv) error stop 'Derivative buffer size mismatch.' soft2 = plan%options%softening*plan%options%softening a = dot_product(r, r) + soft2 if (a <= tiny(1.0d0)) error stop 'Cannot expand Laplace kernel at r=0.' deriv(plan%deriv_map(0_i32, 0_i32, 0_i32)) = 1.0d0/sqrt(a) do idx = 1_i32, plan%nderiv alpha = plan%deriv_alpha(:, idx) if (sum(alpha) == 0_i32) cycle axis = 1_i32 do while (alpha(axis) == 0_i32) axis = axis + 1_i32 end do beta = alpha beta(axis) = beta(axis) - 1_i32 value = r(axis)*deriv(plan%deriv_map(beta(1), beta(2), beta(3))) if (beta(axis) > 0_i32) then lower = beta lower(axis) = lower(axis) - 1_i32 value = value + real(beta(axis), dp)*deriv(plan%deriv_map(lower(1), lower(2), lower(3))) end if do j = 1_i32, 3_i32 if (beta(j) == 0_i32) cycle lower = alpha lower(j) = lower(j) - 1_i32 value = value + 2.0d0*real(beta(j), dp)*r(j)*deriv(plan%deriv_map(lower(1), lower(2), lower(3))) if (beta(j) > 1_i32) then lower(j) = lower(j) - 1_i32 value = value + real(beta(j)*(beta(j) - 1_i32), dp)*deriv(plan%deriv_map(lower(1), lower(2), lower(3))) end if end do deriv(idx) = -value/a end do end subroutine compute_laplace_derivatives