<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Thu, Feb 6, 2014 at 12:02 PM, Danyang Su <span dir="ltr"><<a href="mailto:danyang.su@gmail.com" target="_blank">danyang.su@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi All,<br>
<br>
I have come across an ill conditioned like problem. The matrix in this problem is block matrix, in each block, there are some zero entries. The preconditioned residual norm drops slowly but the true residual norm drops quickly in the first few iterations. So as to improve the performance, I would like to stop iteration when the true residual norm meet the requirement.<br>

<br>
Q1: Do I need to use KSPSetConvergenceTest for this case?<br>
<br>
I can use direct solver for this problem and the outer newton iteration works fine, usually converged in 10 or less newton iterations. But when use PETSc KSP solver, the newton iterations usually need more than 20 iterations and the timestep cannot increase much due to the large newton iteration number.<br>

<br>
Q2: Is it possible to increase the precision for KSP solver for this problem?<br></blockquote><div><br></div><div>-ksp_rtol 1.0e-9</div><div><br></div><div>   Matt</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

I have read the comments by Jed in the website <a href="http://scicomp.stackexchange.com/questions/513/why-is-my-iterative-linear-solver-not-converging" target="_blank">http://scicomp.stackexchange.<u></u>com/questions/513/why-is-my-<u></u>iterative-linear-solver-not-<u></u>converging</a>. I don't know what can KSPSetNullSpace or MatNullSpaceRemove do and haven't tried to use it.<br>

<br>
Thanks and regards,<br>
<br>
Danyang<br>
<br>
<br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><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>