src/lagrangian/distributionModels/normal/normal.C

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  19     for more details.
  20
  21     You should have received a copy of the GNU General Public License
  22     along with OpenFOAM.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  23
  24 \*---------------------------------------------------------------------------*/
  25
  26 #include "normal.H"
  27 #include "addToRunTimeSelectionTable.H"
  28 #include "mathematicalConstants.H"
  29
  30 // * * * * * * * * * * * * * * Static Data Members * * * * * * * * * * * * * //
  31
  32 namespace Foam
  33 {
  34     namespace distributionModels
  35     {
  36         defineTypeNameAndDebug(normal, 0);
  37         addToRunTimeSelectionTable(distributionModel, normal, dictionary);
  38     }
  39 }
  40
  41 // * * * * * * * * * * * * * * * * Constructors  * * * * * * * * * * * * * * //
  42
  43 Foam::distributionModels::normal::normal
  44 (
  45     const dictionary& dict,
  46     cachedRandom& rndGen
  47 )
  48 :
  49     distributionModel(typeName, dict, rndGen),
  50     minValue_(readScalar(distributionModelDict_.lookup("minValue"))),
  51     maxValue_(readScalar(distributionModelDict_.lookup("maxValue"))),
  52     expectation_(readScalar(distributionModelDict_.lookup("expectation"))),
  53     variance_(readScalar(distributionModelDict_.lookup("variance"))),
  54     a_(0.147)
  55 {
  56     if (minValue_ < 0)
  57     {
  58         FatalErrorIn("normal::normal(const dictionary&, Random&)")
  59             << "Minimum value must be greater than zero. "
  60             << "Supplied minValue = " << minValue_
  61             << abort(FatalError);
  62     }
  63
  64     if (maxValue_ < minValue_)
  65     {
  66         FatalErrorIn("normal::normal(const dictionary&, Random&)")
  67             << "Maximum value is smaller than the minimum value:"
  68             << "    maxValue = " << maxValue_ << ", minValue = " << minValue_
  69             << abort(FatalError);
  70     }
  71 }
  72
  73
  74 Foam::distributionModels::normal::normal(const normal& p)
  75 :
  76     distributionModel(p),
  77     minValue_(p.minValue_),
  78     maxValue_(p.maxValue_),
  79     expectation_(p.expectation_),
  80     variance_(p.variance_),
  81     a_(p.a_)
  82 {}
  83
  84
  85 // * * * * * * * * * * * * * * * * Destructor  * * * * * * * * * * * * * * * //
  86
  87 Foam::distributionModels::normal::~normal()
  88 {}
  89
  90
  91 // * * * * * * * * * * * * * * * Member Functions  * * * * * * * * * * * * * //
  92
  93 Foam::scalar Foam::distributionModels::normal::sample() const
  94 {
  95
  96     scalar a = erf((minValue_ - expectation_)/variance_);
  97     scalar b = erf((maxValue_ - expectation_)/variance_);
  98
  99     scalar y = rndGen_.sample01<scalar>();
 100     scalar x = erfInv(y*(b - a) + a)*variance_ + expectation_;
 101
 102     // Note: numerical approximation of the inverse function yields slight
 103     //       inaccuracies
 104
 105     x = min(max(x, minValue_), maxValue_);
 106
 107     return x;
 108 }
 109
 110
 111 Foam::scalar Foam::distributionModels::normal::minValue() const
 112 {
 113     return minValue_;
 114 }
 115
 116
 117 Foam::scalar Foam::distributionModels::normal::maxValue() const
 118 {
 119     return maxValue_;
 120 }
 121
 122
 123 Foam::scalar Foam::distributionModels::normal::erfInv(const scalar y) const
 124 {
 125     scalar k = 2.0/(constant::mathematical::pi*a_) +  0.5*log(1.0 - y*y);
 126     scalar h = log(1.0 - y*y)/a_;
 127     scalar x = sqrt(-k + sqrt(k*k - h));
 128     if (y < 0.0)
 129     {
 130         x *= -1.0;
 131     }
 132     return x;
 133 }
 134
 135
 136 // ************************************************************************* //