<div class="gmail_quote">On Thu, Jun 14, 2012 at 1:09 PM, Nakib Haider Protik <span dir="ltr"><<a href="mailto:nprot048@uottawa.ca" target="_blank">nprot048@uottawa.ca</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div id=":1nv">I have a 2 dimensional Poisson problem and the Laplacian is defined on a<br>
mesh that has both uniform and non-uniform regimes. I am using the<br>
following command:<br>
<br>
-pc_type ml -mg_levels_ksp_type gmres -mg_levels_pc_type lu<br></div></blockquote><div><br></div><div>This does a direct solve on every level, of course it's going to be slow.</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div id=":1nv">
<br>
This gives a good result. (However, if I don't specify the<br>
-mg_level_ksp_type and -mg_levels_pc_type to gmres and lu respectively,<br>
the default are used (richardson and sor respectively). These lead to<br>
wrong results and the solver is extremely slow.)<br></div></blockquote><div><br></div><div>Are you using petsc-3.3?</div><div><br></div><div>Run with -mg_levels_ksp_type chebyshev (and only that). Does that converge better?</div>
<div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div id=":1nv">
<br>
Now, the following method:<br>
<br>
-ksp_type gmres -pc_type lu<br>
<br>
gives a slightly better result and is faster. The speed difference is<br>
quite conspicuous for a 501 x 1001 grid size.<br>
<br>
According to my limited knowledge, asymmetric matrices are better dealt<br>
with by gmres and lu. However, multigrid methods are supposed to have O(n)<br>
complexity. Why is the non-multigrid method doing better in both speed and<br>
accuracy?</div></blockquote></div><br>