<div class="gmail_quote">On Mon, Jul 30, 2012 at 5:40 PM, Todd Munson <span dir="ltr"><<a href="mailto:tmunson@mcs.anl.gov" target="_blank">tmunson@mcs.anl.gov</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div class="im">> 1. change SNESVI to support general complementarity constraints because only doing box constraints on state variables is lame<br>
<br>
</div>Okay; and how do you want to do this?  You need to write out the corresponding KT system<br>
and then you just have a box constrained problem.  One can make it easier to write the<br>
KT system, but then you have to precondition the KT system.<br></blockquote><div><br></div><div>Yes, but if the user created the augmented system, they have to inform the linear solver of that structure. I think it is much more convenient for the user to not have to manage those things.</div>
<div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
There are some reformulations for polyhedral constraints, but they are, in my opinion,<br>
a bit unwieldy.<br></blockquote><div><br></div><div>Why unwieldy?</div><div><br></div><div>Note that changing the size of the constrained size is also important, and box constraints strike me as even more confusing in that context.</div>
<div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div class="im"><br>
> 2. have a mode to solve the system in the full space, instead of eliminating the semi-smooth variables (which produces the bad conditioning)<br>
<br>
</div>There are all these options in the TAO methods.</blockquote></div><br>