<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Wed, Dec 17, 2014 at 3:59 PM, Chung-Kan Huang <span dir="ltr"><<a href="mailto:ckhuangf@gmail.com" target="_blank">ckhuangf@gmail.com</a>></span> wrote:<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Hi,</div><div> </div><div>I am trying to find a best way to implement adaptive implicit method (AIM) using PETSc for the linear solver.</div><div> </div><div>I am solving conservation equations so if I have a N cells problem then I will end of solving a N*M by N*M linear system matrix for each cell has M equations (or variables) when I solve them fully implicitly.  For such system I can use blocked matrix (BAIJ)</div><div>In case each cell has its implicitness level varing from 1 to M so each sub block will have different size range from 1 by to M by M so BAIJ will be very inefficient in both storage and computations I supposed.</div><div> </div><div>So I am actually thinking if I should reconstruct matrix and using point matrix (AIJ) when implicitness changes but will this also too inefficient for constructing a new matrix?</div></div></blockquote><div><br></div><div>This should be alright with AIJ since we have an "inodes" mechanism which looks like adaptive block size.</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>So what is the best way for me to implement AIM?</div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div> </div><div>Kan<br clear="all"><br></div>
</font></span></div>
</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature">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></div>