[Orion3d-dev] lib de maths

[<nik...@al...>]

j'ai pas mal avanc=E9 la lib de maths d'orion3d, voici les nouvelles classes=
 :

- OR_MatrixNxP : matrice de taille quelconque=2E
- OR_VectorND : vecteur de taille qcq=2E
- OR_SparseMatrice : matrice creuse=2E

=E0 chaque fois, il y a toutes les op=E9rations de base (mutliplication,
addition, etc), sous forme
d'op=E9rateurs, mais aussi de m=E9thodes classiques (pour faire des
optimisations quand on peut
se passer de l'utilisation des variables locales cr=E9es par les op=E9rateur=
s)=2E

j'ai aussi impl=E9ment=E9 des methodes de gradient conjugu=E9 pour r=E9soudr=
e
l'=E9quation A*x=3Db :

static OR_Bool SolveBiConjugateGradient( const OR_VectorND& b, OR_VectorND&
x,								T_MatrixTimeVectorFunc atimes, T_MatrixTimeVectorFunc
atransptimes,
				OR_I32 nNbrIterMax=3D-1, OR_Float rPrecision =3D OR_EPSILON );
static OR_Bool SolveConjugateGradient  ( const OR_VectorND& b, OR_VectorND&
x,
				T_MatrixTimeVectorFunc atimes,
				OR_I32 nNbrIterMax=3D-1, OR_Float rPrecision =3D OR_EPSILON );

la 1ere est utilis=E9e pour les matrices qcq, la 2e pour les matrices
sym=E9triques d=E9finies positives
(utile pour la r=E9solution des contraintes)=2E
le GROS avantages, c'est quelles n'utilisent pas directement la matrice A :
elles appellent deux fonctions de callback pour calculer A*v et
transpose(A)*v=2E =E7a permet :
- de les rendre g=E9n=E9rique
- mais surtout d'=EAtre bien bien optimis=E9 pour les matrices creuses, o=F9=
 la
multiplication se fait en tps constant=2E

bien s=FBr, elles ne sont =E0 utiliser que les matrices creuses, sinon, il v=
aut
mieux utiliser les m=E9thodes classiques (LU et choleski)=2E



gabriel