<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Wed, Jun 11, 2014 at 11:44 AM, Brian Yang <span dir="ltr"><<a href="mailto:jyang29@uh.edu" target="_blank">jyang29@uh.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr"><div><div><div>Hi all,<br><br></div>To solve a linear system, Ax=b, I am trying to solve a irregular matrix partitioning problem.<br><br></div>For example, I want to create a parallel sparse matrix A, which is a square and 1000*1000.<br>


<br></div><div>Due to the requirements of the problem, for the first and last 100 rows, I just want to put 1.0 in the main diagonal.<br><br></div><div>For the middle 800 rows, I will set other values around the main diagonal. So what I want to do is that first and last computing node take care of the first and last 100 rows and other nodes distribute the work in between.<br>


<br></div><div>Is there any specific way to achieve this considering it's a parallel matrix? If yes, should I also be care of the method to create the related parallel vector?<br></div></div></blockquote><div><br></div>
<div>You are completely in charge of matrix partitioning when you call</div><div><br></div><div>  MatSetSizes()</div><div><br></div><div>which sets the local and global sizes. Does this make sense?</div><div><br></div><div>
  Thanks,</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"><div dir="ltr"><div></div><div>Thanks.<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
<br>Brian<br>

</font></span></div></div>
</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>