Suppression des parties de mouvement du maillage

src/scheme/FiniteVolumesDiffusion.hpp

@@ -36,7 +36,7 @@ class FiniteVolumesDiffusion
 private:
 
  // Sert a calculer les reductions (en gros calculer le min sur des
- // vecteurs en parallele) Ne pas regarder plus comment ca marche.
+ // vecteurs en parallele)
   struct ReduceMin
   {
   private:
@@ -73,91 +73,7 @@ private:
     }
   };
 
-  // KOKKOS_INLINE_FUNCTION // Fonction qui calcule (rho c)_j
-  //const Kokkos::View<const double*>
-  //computeRhoCj(const Kokkos::View<const double*>& rhoj,
-  //	       const Kokkos::View<const double*>& cj)
-  //{
-  // Kokkos::parallel_for(m_mesh.numberOfCells(), KOKKOS_LAMBDA(const int& j) {
-  //	m_rhocj[j] = rhoj[j]*cj[j];
-  //  });
-  // return m_rhocj;
-  //}
-
-  // KOKKOS_INLINE_FUNCTION // Fonction qui calcule A_jr
-     //const Kokkos::View<const Rdd**>
-  //computeAjr(const Kokkos::View<const double*>& rhocj,
-  //	     const Kokkos::View<const Rd**>& Cjr) {
-  //const Kokkos::View<const unsigned short*> cell_nb_nodes
-  //  = m_connectivity.cellNbNodes();
-
-  //Kokkos::parallel_for(m_mesh.numberOfCells(), KOKKOS_LAMBDA(const int& j) {
-  //	for (int r=0; r<cell_nb_nodes[j]; ++r) {
-  //	  m_Ajr(j,r) = tensorProduct(rhocj(j)*Cjr(j,r), Cjr(j,r));
-  //	}
-  //  });
-
-  //return m_Ajr;
-  //}
-
-  // KOKKOS_INLINE_FUNCTION // Fonction qui calcule A_r (la matrice locale au sommet r)
-     //const Kokkos::View<const Rdd*> 
-  //computeAr(const Kokkos::View<const Rdd**>& Ajr) {
-  //const Kokkos::View<const unsigned int**> node_cells = m_connectivity.nodeCells();
-  //const Kokkos::View<const unsigned short**> node_cell_local_node = m_connectivity.nodeCellLocalNode();
-  //const Kokkos::View<const unsigned short*> node_nb_cells = m_connectivity.nodeNbCells();
-
-  //Kokkos::parallel_for(m_mesh.numberOfNodes(), KOKKOS_LAMBDA(const int& r) {
-  //	Rdd sum = zero;
-  //	for (int j=0; j<node_nb_cells(r); ++j) {
-  //	  const int J = node_cells(r,j);
-  //	  const int R = node_cell_local_node(r,j);
-  //	  sum += Ajr(J,R);
-  //	}
-  //	m_Ar(r) = sum;
-  //  });
-
-  //return m_Ar;
-  //}
-
-  //KOKKOS_INLINE_FUNCTION // Fonction qui calcule la somme b_r (le second membre au sommet r)
-    //const Kokkos::View<const Rd*>
-  //computeBr(const Kokkos::View<const Rdd**>& Ajr,
-  //	    const Kokkos::View<const Rd**>& Cjr,
-  //	    const Kokkos::View<const Rd*>& uj,
-  //	    const Kokkos::View<const double*>& pj) {
-  //const Kokkos::View<const unsigned int**>& node_cells = m_connectivity.nodeCells();
-  //const Kokkos::View<const unsigned short**>& node_cell_local_node = m_connectivity.nodeCellLocalNode();
-  //const Kokkos::View<const unsigned short*>& node_nb_cells = m_connectivity.nodeNbCells();
-
-  //Kokkos::parallel_for(m_mesh.numberOfNodes(), KOKKOS_LAMBDA(const int& r) {
-  //	Rd& br = m_br(r);
-  //	br = zero;
-  //	for (int j=0; j<node_nb_cells(r); ++j) {
-  //	  const int J = node_cells(r,j);
-  //	  const int R = node_cell_local_node(r,j);
-  //	  br += Ajr(J,R)*uj(J) + pj(J)*Cjr(J,R);
-  //	}
-  //  });
-
-  //return m_br;
-  //}
-
-  //Kokkos::View<Rd*> // calcule u_r (vitesse au sommet r, pour se deplacer)
-  //computeUr(const Kokkos::View<const Rdd*>& Ar,
-  //	    const Kokkos::View<const Rd*>& br) {
-  //inverse(Ar, m_inv_Ar);
-  //const Kokkos::View<const Rdd*> invAr = m_inv_Ar;
-  //Kokkos::parallel_for(m_mesh.numberOfNodes(), KOKKOS_LAMBDA(const int& r) {
-  //	m_ur[r]=invAr(r)*br(r);
-  //});
-  //m_ur[0]=zero;
-  //m_ur[m_mesh.numberOfNodes()-1]=zero;
-
-  //return m_ur;
-  //}
-
-  Kokkos::View<Rd**>  // Fonction qui calcule F_jr // A MODIFIER
+  Kokkos::View<Rd**>  // Fonction qui calcule F_jr // A MODIFIER // Ajout de k
   computeFjr(const Kokkos::View<const Rdd**>& Ajr,
 	     const Kokkos::View<const Rd*>& ur,
 	     const Kokkos::View<const Rd**>& Cjr,
@@ -176,7 +92,7 @@ private:
     return m_Fjr;
   }
 
-  Kokkos::View<Rd**>  // Fonction qui calcule G_jr // A MODIFIER
+  Kokkos::View<Rd**>  // Fonction qui calcule G_jr // A MODIFIER // Ajout de k
   computeGjr(const Kokkos::View<const Rdd**>& Ajr,
 	     const Kokkos::View<const Rd*>& ur,
 	     const Kokkos::View<const Rd**>& Cjr,
@@ -195,22 +111,6 @@ private:
     return m_Gjr;
   }
 
-  // Calcul la liste des inverses d'une liste de matrices (pour
-  // l'instant seulement $R^{1\times 1}$)
-  //void inverse(const Kokkos::View<const Rdd*>& A,
-  //	       Kokkos::View<Rdd*>& inv_A) const {
-  //Kokkos::parallel_for(A.size(), KOKKOS_LAMBDA(const int& r) {
-  //	inv_A(r) = Rdd{1./(A(r)(0,0))};
-  //  });
-  //}
-
-  // Calcul la liste des inverses d'une liste de reels
-  // void inverse(const Kokkos::View<const double*>& x,
-  //	       Kokkos::View<double*>& inv_x) const {
-  //Kokkos::parallel_for(x.size(), KOKKOS_LAMBDA(const int& r) {
-  //	inv_x(r) = 1./x(r);
-  //  });
-  // }
 
   // Enchaine les operations pour calculer les flux (Fjr et ur) pour // A MODIFIER
   // pouvoir derouler le schema
@@ -268,12 +168,14 @@ public:
   KOKKOS_INLINE_FUNCTION
   double acoustic_dt(const Kokkos::View<const double*>& Vj,
 		     const Kokkos::View<const double*>& cj) const {
+    Kokkos::View<double*> dt_j("dt_j", m_mesh.numberOfCells());
+
     Kokkos::parallel_for(m_mesh.numberOfCells(), KOKKOS_LAMBDA(const int& j){
-	m_Vj_over_cj[j] = Vj[j]/cj[j];
+	m_Vj_over_cj[j] = Vj[j]/cj[j]; // La tu mets la formule pour chaque maille
       });
 
     double dt = std::numeric_limits<double>::max();
-    Kokkos::parallel_reduce(m_mesh.numberOfCells(), ReduceMin(m_Vj_over_cj), dt);
+    Kokkos::parallel_reduce(m_mesh.numberOfCells(), ReduceMin(dt_j), dt);
 
     return dt;
   }