Reorganize linear algebra code.
[alexxy/gromacs.git] / src / gromacs / linearalgebra / eigensolver.h
1 /*
2  * 
3  *                This source code is part of
4  * 
5  *                 G   R   O   M   A   C   S
6  * 
7  *          GROningen MAchine for Chemical Simulations
8  * 
9  *                        VERSION 3.2.0
10  * Written by David van der Spoel, Erik Lindahl, Berk Hess, and others.
11  * Copyright (c) 1991-2000, University of Groningen, The Netherlands.
12  * Copyright (c) 2001-2004, The GROMACS development team,
13  * check out http://www.gromacs.org for more information.
14
15  * This program is free software; you can redistribute it and/or
16  * modify it under the terms of the GNU General Public License
17  * as published by the Free Software Foundation; either version 2
18  * of the License, or (at your option) any later version.
19  * 
20  * If you want to redistribute modifications, please consider that
21  * scientific software is very special. Version control is crucial -
22  * bugs must be traceable. We will be happy to consider code for
23  * inclusion in the official distribution, but derived work must not
24  * be called official GROMACS. Details are found in the README & COPYING
25  * files - if they are missing, get the official version at www.gromacs.org.
26  * 
27  * To help us fund GROMACS development, we humbly ask that you cite
28  * the papers on the package - you can find them in the top README file.
29  * 
30  * For more info, check our website at http://www.gromacs.org
31  * 
32  * And Hey:
33  * Green Red Orange Magenta Azure Cyan Skyblue
34  */
35 #ifndef GMX_LINEARALGEBRA_EIGENSOLVER_H
36 #define GMX_LINEARALGEBRA_EIGENSOLVER_H
37
38 #include "../legacyheaders/types/simple.h"
39
40 #include "sparsematrix.h"
41
42 #ifdef __cplusplus
43 extern "C" {
44 #endif
45
46 /** Calculate eigenvalues/vectors a matrix stored in linear memory (not sparse).
47  *
48  *  This routine uses lapack to diagonalize a matrix efficiently, and
49  *  the eigenvalues/vectors will be sorted in ascending order on output.
50  *  Gromacs comes with a built-in portable BLAS/LAPACK, but if performance
51  *  matters it is advisable to link with an optimized vendor-provided library.
52  * 
53  *  \param a            Pointer to matrix data, total size n*n
54  *                      The input data in the matrix will be destroyed/changed.
55  *  \param n            Side of the matrix to calculate eigenvalues for.
56  *  \param index_lower  Index of first eigenvector to determine.
57  *  \param index_upper  Last eigenvector determined is index_upper-1.
58  *  \param eigenvalues  Array of the eigenvalues on return. The length
59  *                      of this array _must_ be n, even if not all 
60  *                      eigenvectors are calculated, since all eigenvalues
61  *                      might be needed as an intermediate step.
62  *  \param eigenvectors If this pointer is non-NULL, the eigenvectors
63  *                      specified by the indices are returned as rows of
64  *                      a matrix, i.e. eigenvector j starts at offset j*n, and
65  *                      is of length n.
66  */
67 void
68 eigensolver(real *   a,
69             int      n,
70             int      index_lower,
71             int      index_upper,
72             real *   eigenvalues,
73             real *   eigenvec);
74
75
76
77 /*! \brief Sparse matrix eigensolver.
78  *
79  *  This routine is intended for large matrices that might not fit in memory.
80  *
81  *  It will determine the neig lowest eigenvalues, and if the eigenvectors pointer
82  *  is non-NULL also the corresponding eigenvectors.
83  *
84  *  maxiter=100000 should suffice in most cases!
85  */
86 void 
87 sparse_eigensolver(gmx_sparsematrix_t *    A,
88                    int                     neig,
89                    real *                  eigenvalues,
90                    real *                  eigenvectors,
91                    int                     maxiter);
92
93 #ifdef __cplusplus
94 }
95 #endif
96
97 #endif