<div dir="ltr">On Mon, Aug 5, 2013 at 7:54 AM, Bishesh Khanal <span dir="ltr"><<a href="mailto:bisheshkh@gmail.com" target="_blank">bisheshkh@gmail.com</a>></span> wrote:<br><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jul 17, 2013 at 9:48 PM, Jed Brown <span dir="ltr"><<a href="mailto:jedbrown@mcs.anl.gov" target="_blank">jedbrown@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>Bishesh Khanal <<a href="mailto:bisheshkh@gmail.com" target="_blank">bisheshkh@gmail.com</a>> writes:<br>
<br>
> Now, I implemented two different approaches, each for both 2D and 3D, in<br>
> MATLAB. It works for the smaller sizes but I have problems solving it for<br>
> the problem size I need (250^3 grid size).<br>
> I use staggered grid with p on cell centers, and components of v on cell<br>
> faces. Similar split up of K to cell center and faces to account for the<br>
> variable viscosity case)<br>
<br>
</div>Okay, you're using a staggered-grid finite difference discretization of<br>
variable-viscosity Stokes.  This is a common problem and I recommend<br>
starting with PCFieldSplit with Schur complement reduction (make that<br>
work first, then switch to block preconditioner).  You can use PCLSC or<br>
(probably better for you), assemble a preconditioning matrix containing<br>
the inverse viscosity in the pressure-pressure block.  This diagonal<br>
matrix is a spectrally equivalent (or nearly so, depending on<br>
discretization) approximation of the Schur complement.  The velocity<br>
block can be solved with algebraic multigrid.  Read the PCFieldSplit<br>
docs (follow papers as appropriate) and let us know if you get stuck.<br></blockquote><div><br></div><div>I was trying to assemble the inverse viscosity diagonal matrix to use as the preconditioner for the Schur complement solve step as you suggested. I've few questions about the ways to implement this in Petsc:<br>

</div><div>A naive approach that I can think of would be to create a vector with its components as reciprocal viscosities of the cell centers corresponding to the pressure variables, and then create a diagonal matrix from this vector. However I'm not sure about:<br>

How can I make this matrix, (say S_p) compatible to the Petsc distribution of the different rows of the main system matrix over different processors ? The main matrix was created using the DMDA structure with 4 dof as explained before. <br>

</div></div>The main matrix correspond to the DMDA with 4 dofs but for the S_p matrix would correspond to only pressure space. Should the distribution of the rows of S_p among different processor not correspond to the distribution of the rhs vector, say h' if it is solving for p with Sp = h' where S = A11 inv(A00) A01 ? <br>
</div></div></blockquote></div><br clear="all"><div>PETSc distributed vertices, not dofs, so it never breaks blocks. The P distribution is the same as the entire problem divided by 4.</div><div><br></div><div>   Matt</div>
<div><br></div>-- <br>What most experimenters take for granted before they begin their experiments is infinitely more interesting than any results to which their experiments lead.<br>-- Norbert Wiener
</div></div>