eigen_tools.hh

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 *
 * @file    eigen_tools.hh
 * @brief   Store finite element data on the actual patch
 *          such as shape function values, gradients, Jacobian
 *          of the mapping from the reference cell etc.
 * @author  David Flanderka
 */
 
#ifndef PATCH_DATA_TABLE_HH_
#define PATCH_DATA_TABLE_HH_
 
#include "system/asserts.hh"
#include <armadillo>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
 
 
/// Definitions of Eigen structures
typedef Eigen::Array<double,Eigen::Dynamic,1>  ArrayDbl;
typedef Eigen::Array<uint,Eigen::Dynamic,1>    ArrayInt;
typedef Eigen::Vector<ArrayDbl,Eigen::Dynamic> TableDbl;
typedef Eigen::Vector<ArrayInt,Eigen::Dynamic> TableInt;
 
 
namespace eigen_tools {
 
/// Resize vector of Eigen::Array to given size
template<class ET>
void resize_table(typename Eigen::Vector<ET,Eigen::Dynamic> &table, uint size) {
    for (uint i=0; i<table.rows(); ++i) {
        table(i).resize(size);
        table(i).setZero(size,1);
    }
}
 
 
/**
 * @brief Calculates determinant of a rectangular matrix.
 */
template<class T>
ArrayDbl determinant(const T &M);
 
 
 
inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> normal_matrix(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,2> &A) {
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> res;
    res(0,0) = A(0,0)*A(0,0)+A(0,1)*A(0,1);
    return res;
}
 
inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> normal_matrix(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,1> &A) {
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> res;
    res(0,0) = A(0,0)*A(0,0)+A(1,0)*A(1,0);
    return res;
}
 
inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> normal_matrix(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,3> &A) {
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> res;
    res(0,0) = A(0,0)*A(0,0)+A(0,1)*A(0,1)+A(0,2)*A(0,2);
    return res;
}
 
inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> normal_matrix(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,1> &A) {
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> res;
    res(0,0) = A(0,0)*A(0,0)+A(1,0)*A(1,0)+A(2,0)*A(2,0);
    return res;
}
 
inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> normal_matrix(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,3> &A) {
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> res;
    res(0,0) = A(0,0)*A(0,0)+A(0,1)*A(0,1)+A(0,2)*A(0,2);
    res(0,1) = A(0,0)*A(1,0)+A(0,1)*A(1,1)+A(0,2)*A(1,2);
    res(1,0) = A(1,0)*A(0,0)+A(1,1)*A(0,1)+A(1,2)*A(0,2);
    res(1,1) = A(1,0)*A(1,0)+A(1,1)*A(1,1)+A(1,2)*A(1,2);
    return res;
}
 
inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> normal_matrix(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,2> &A) {
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> res;
    res(0,0) = A(0,0)*A(0,0)+A(1,0)*A(1,0)+A(2,0)*A(2,0);
    res(0,1) = A(0,0)*A(0,1)+A(1,0)*A(1,1)+A(2,0)*A(2,1);
    res(1,0) = A(0,1)*A(0,0)+A(1,1)*A(1,0)+A(2,1)*A(2,0);
    res(1,1) = A(0,1)*A(0,1)+A(1,1)*A(1,1)+A(2,1)*A(2,1);
    return res;
}
 
 
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> &M)
{
    return M(0,0);
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> &M)
{
    return M(0,0)*M(1,1) - M(1,0)*M(0,1);
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,3> &M)
{
    return ( M(0,0)*M(1,1)*M(2,2) + M(0,1)*M(1,2)*M(2,0) + M(0,2)*M(1,0)*M(2,1) )
         - ( M(2,0)*M(1,1)*M(0,2) + M(2,1)*M(1,2)*M(0,0) + M(2,2)*M(1,0)*M(0,1) );
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(FMT_UNUSED const Eigen::Matrix<ArrayDbl,0,3> &M)
{
    return ArrayDbl();
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(FMT_UNUSED const Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,0> &M)
{
    return ArrayDbl();
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,2> &M)
{
    return determinant(normal_matrix(M)).sqrt();
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,1> &M)
{
    return determinant(normal_matrix(M)).sqrt();
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,3> &M)
{
    return determinant(normal_matrix(M)).sqrt();
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,1> &M)
{
    return determinant(normal_matrix(M)).sqrt();
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,3> &M)
{
    return determinant(normal_matrix(M)).sqrt();
}
 
template<> inline ArrayDbl determinant(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,2> &M)
{
    return determinant(normal_matrix(M)).sqrt();
}
 
 
/**
 * @brief Calculates inverse of rectangular matrix or pseudoinverse of non-rectangular matrix.
 */
template<int m, int n>
Eigen::Matrix<ArrayDbl,n,m> inverse(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,m,n> &A) {
    // only for cases m > n
    return inverse(normal_matrix(A)) * A.transpose();
}
 
 
template<> inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> inverse<1,1>(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> &A)
{
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,1> B;
    B(0,0) = A(0,0).inverse(); // 1/A(0,0)
    return B;
}
 
template<> inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> inverse<2,2>(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> &A)
{
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,2> B;
    ArrayDbl det = determinant(A);
 
    B(0,0) = A(1,1) / det;
    B(0,1) = -A(0,1) / det;
    B(1,0) = -A(1,0) / det;
    B(1,1) = A(0,0) / det;
    return B;
}
 
template<> inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,3> inverse<3,3>(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,3> &A)
{
    Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,3> B;
 
    B(0,0) = A(1,1)*A(2,2) - A(2,1)*A(1,2);
    B(1,0) = A(2,0)*A(1,2) - A(1,0)*A(2,2);
    B(2,0) = A(1,0)*A(2,1) - A(2,0)*A(1,1);
 
    ArrayDbl det = A(0,0)*B(0,0) + A(0,1)*B(1,0) + A(0,2)*B(2,0);
    B(0,0) = B(0,0) / det;
    B(1,0) = B(1,0) / det;
    B(2,0) = B(2,0) / det;
 
    B(0,1) = (A(2,1)*A(0,2) - A(0,1)*A(2,2)) / det;
    B(1,1) = (A(0,0)*A(2,2) - A(2,0)*A(0,2)) / det;
    B(2,1) = (A(2,0)*A(0,1) - A(0,0)*A(2,1)) / det;
 
    B(0,2) = (A(0,1)*A(1,2) - A(1,1)*A(0,2)) / det;
    B(1,2) = (A(1,0)*A(0,2) - A(0,0)*A(1,2)) / det;
    B(2,2) = (A(0,0)*A(1,1) - A(1,0)*A(0,1)) / det;
 
    return B;
}
 
template<> inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,1> inverse<1,2>(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,2> &A)
{
    return A.transpose() * inverse(normal_matrix(A));
}
 
template<> inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,1> inverse<1,3>(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,1,3> &A)
{
    return A.transpose() * inverse(normal_matrix(A));
}
 
template<> inline Eigen::Matrix<ArrayDbl,3,2> inverse<2,3>(const Eigen::Matrix<ArrayDbl,2,3> &A)
{
    return A.transpose() * inverse(normal_matrix(A));
}
 
 
template<unsigned int spacedim, unsigned int dim>
Eigen::Matrix<ArrayDbl, spacedim, dim> jacobian(const Eigen::Matrix<ArrayDbl, spacedim, dim+1> &coords)
{
    Eigen::Matrix<ArrayDbl, spacedim, dim> jac;
    for (unsigned int i=0; i<spacedim; i++)
        for (unsigned int j=0; j<dim; j++)
            jac(i,j) = coords(i,j+1) - coords(i,0);
    return jac;
}
 
} // closing namespace eigen_tools
 
//template <unsigned int size>
//class VectorCol {
//public:
//    typename Eigen::Matrix<double,size,1> data;
//
//    VectorCol() {}
//
//    VectorCol(int n) {}
//
//    inline double & operator[](std::size_t item) {
//        return data[item];
//    }
//
//    inline double & operator()(std::size_t item) {
//        return data[item];
//    }
//
//    inline VectorCol<size> operator+(const VectorCol<size> &other) const {
//      VectorCol<size> res;
//        res.data = this->data + other.data;
//        return res;
//    }
//
//    inline VectorCol<size> operator-(const VectorCol<size> &other) const {
//      VectorCol<size> res;
//        res.data = this->data - other.data;
//        return res;
//    }
//
//    inline VectorCol<size> operator*(const double &coef) const {
//      VectorCol<size> res;
//        res.data = this->data * coef;
//        return res;
//    }
//
//    inline VectorCol<size> operator/(const double &coef) const {
//      VectorCol<size> res;
//        res.data = this->data / coef;
//        return res;
//    }
//
//    inline VectorCol<size> operator*(const VectorCol<size> &other) const {
//      VectorCol<size> res;
//        for (unsigned int i=0; i<size; ++i)
//            res.data[i] = this->data[i] * other.data[i];
//        return res;
//    }
//
//    inline VectorCol<size> operator/(const VectorCol<size> &other) const {
//      VectorCol<size> res;
//        for (unsigned int i=0; i<size; ++i)
//            res.data[i] = this->data[i] / other.data[i];
//        return res;
//    }
//
//};
 
 
#endif /* PATCH_DATA_TABLE_HH_ */