def compute_helper(now, padded, half_width, side_index, coeffs, smoothness, weights, eps):
cells = len(now)
weights = weights[:, side_index]
coeffs = coeffs[:, side_index]
beta = ext_weno.mult_with_smoothness(cells, half_width,
padded, smoothness)
s_weights = ext_weno.scaled_weights(cells, half_width,
eps, weights, beta)
small_polynomials = ext_weno.mult_with_coeffs(cells, half_width,
padded, coeffs)
reconstruction = ext_weno.mult_polynomials(cells, half_width,
s_weights, small_polynomials)
return np.array(reconstruction)
def test_mult_with_smoothness():
# test with the uniform smoothness coefficients in
# Shu 2009
now_chunk = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 6.0])
smoothness = \
np.array([[[[ 3.33333333, -10.33333333, 3.66666667],
[ 0. , 8.33333333, -6.33333333],
[ 0. , 0. , 1.33333333]],
[[ 1.33333333, -4.33333333, 1.66666667],
[ 0. , 4.33333333, -4.33333333],
[ 0. , 0. , 1.33333333]],
[[ 1.33333333, -6.33333333, 3.66666667],
[ 0. , 8.33333333, -10.33333333],
[ 0. , 0. , 3.33333333]]]])
correct = \
13.0 / 12.0 * np.array([[0.0, 0.0, 1.0]]) ** 2 + \
1.0 / 4.0 * np.array([[2.0, -2.0, -1.0]]) ** 2
beta = ext_weno.mult_with_smoothness(1, 3, now_chunk, smoothness)
np.testing.assert_almost_equal(beta, correct)
