<div dir="ltr"><div>Jed,<br>Which one will give better performance - 1) a precomputed exp(A*t) and dense matrix-vector multiplication exp(A*t) v  or 2) computing  exp(A*t) v using Krylov subspace methods. My exp(A*t) will not change between time steps.<br>
</div>Amlan<br></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Sun, Jan 19, 2014 at 12:08 PM, Jed Brown <span dir="ltr"><<a href="mailto:jed@jedbrown.org" target="_blank">jed@jedbrown.org</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">amlan barua <<a href="mailto:abarua@iit.edu">abarua@iit.edu</a>> writes:<br>
<br>
> Hi Jose,<br>
> Thanks for the clarification. So if I want to compute the exponential<br>
> matrix just once then I should extract the columns one by one and store<br>
> them in a PetSc matrix.<br>
<br>
</div>Normally when people talk about efficient/scalable methods for matrix<br>
exponential, they mean evaluating<br>
<br>
  y = exp(A*t) * x<br>
<br>
rather than computing the full matrix exp(A*t).  Which do you want?<br>
</blockquote></div><br></div>