#include "iostream.h" #include "modelLorenz.h" #include "../rk4.h" #include "../Neuron.h" #include "Lorenz.h" Lorenz::Lorenz(double initial):Neuron(QL_DIM,QL_PAR) { int i; Evalid=0; Isynvalid=0; Iionvalid=0; t=0; extra=new double[5]; for(i=0;i<5;i++) extra[i]=0; xnew=new double[Parno]; parameter=new double[Parno]; x=new double[Dimno]; dx=new double[Dimno]; x[0]=initial; x[1]=0.5; x[2]=0.5; parameter[0]=28.0; //rho parameter[1]=8.0/3.0; //beta parameter[2]=10.0; //sigma } Lorenz::Lorenz(double *a,double *b):Neuron(QL_DIM,QL_PAR) { //cout<<"evoked constructor" <<endl; Evalid=Iionvalid=Isynvalid=0; int i; extra=new double[5]; xnew=new double[Dimno]; parameter=new double[Parno]; x=new double[Dimno]; dx=new double[Parno]; t=0; for(i=0;i<5;i++) extra[i]=0; for(i=0;i<Parno;i++) { parameter[i]=b[i]; } for(i=0;i<Dimno;i++) { x[i]=a[i]; } } void Lorenz::setvalues(double *a,double *b) { Evalid=Iionvalid=Isynvalid=0; int i; Dimno=QL_DIM; Parno=QL_PAR; extra=new double[5]; xnew=new double[Dimno]; parameter=new double[Parno]; x=new double[Dimno]; dx=new double[Parno]; t=0; for(i=0;i<5;i++) extra[i]=0; for(i=0;i<Parno;i++) { parameter[i]=b[i]; } for(i=0;i<Dimno;i++) { x[i]=a[i]; } } void Lorenz::update(double timestep) { step(timestep,x,dx,parameter,extra,xnew,Dimno,&t,&modelLorenz); Evalid=1; } void Lorenz::steptime() { assert(Evalid); for(int i=0;i<Dimno;i++) { x[i]=xnew[i]; } Evalid=0; Isynvalid=0; Iionvalid=0; } void Lorenz::Isynintegrate() { if(!Isynvalid) { extra[1]=0; forall(den_it) extra[1]+= den_it->c_value()->Isyn(); } Isynvalid=1; } void Lorenz::operator =(Lorenz &b) { t=b.t; for (int i=0;i<QL_DIM;i++) { x[i]=b.x[i]; dx[i]=b.dx[i]; xnew[i]=b.xnew[i]; } extra[1]=b.extra[1]; for(int i=0;i<QL_PAR;i++) parameter[i]=b.parameter[i]; } ostream &operator <<(ostream & dout, Lorenz &b) //defining '<<' operator for class //output { dout<<b.x[0]; return(dout); }