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Variables
Collaboration diagram for Gradient calculation:

Variables

integer(c_int), pointer, save imrgra
 type of gradient reconstruction More...
 
real(c_double), pointer, save anomax
 anomax : angle de non orthogonalite des faces en radian au dela duquel on retient dans le support etendu des cellules voisines de la face les cellules dont un noeud est sur la face More...
 
integer, dimension(nvarmx), save nswrgr
 max number of iterations for the iterative gradient More...
 
double precision, dimension(nvarmx), save epsrgr
 relative precision of the iterative gradient calculation More...
 
integer, dimension(nvarmx), save imligr
 type of gradient clipping More...
 
double precision, dimension(nvarmx), save climgr
 climgr : facteur de limitation (>=1, =1 : forte limitation) More...
 
double precision, dimension(nvarmx), save extrag
 gradient extrapolation at the boundary More...
 
integer, dimension(nvarmx), save iwgrec
 gradient calculation More...
 

Detailed Description

Variable Documentation

◆ anomax

real(c_double), pointer, save anomax

anomax : angle de non orthogonalite des faces en radian au dela duquel on retient dans le support etendu des cellules voisines de la face les cellules dont un noeud est sur la face

◆ climgr

double precision, dimension(nvarmx), save climgr

climgr : facteur de limitation (>=1, =1 : forte limitation)

◆ epsrgr

double precision, dimension(nvarmx), save epsrgr

relative precision of the iterative gradient calculation

◆ extrag

double precision, dimension(nvarmx), save extrag

gradient extrapolation at the boundary

  • 0: false
  • 1: true

◆ imligr

integer, dimension(nvarmx), save imligr

type of gradient clipping

  • < 0: no clipping
  • 0: first order
  • 1: second order

◆ imrgra

integer(c_int), pointer, save imrgra

type of gradient reconstruction

  • 0: iterative process
  • 1: standard least squares method
  • 2: least square method with extended neighborhood
  • 3: least square method with reduced extended neighborhood
  • 4: iterative precess initialized by the least squares method

◆ iwgrec

integer, dimension(nvarmx), save iwgrec

gradient calculation

  • 0: standard
  • 1: weighted

◆ nswrgr

integer, dimension(nvarmx), save nswrgr

max number of iterations for the iterative gradient