<div dir="ltr">I get the proper eigenvalues (and quite fast) when I ask for only 10-15 of the lowest eigenvalues. <div>The only problem is when I ask for m ~ 100-300 of the lowest eigenvalues.</div><div><br></div><div>Is it possible that asking for large number of eigenvalues would cause problems ?</div><div><br></div><div>I've got the same problem with smaller matrices of size 540540. Again for this system, if I ask for</div><div>10-15 eigenvalues I get the proper correct converged eigenvalues, but when I ask for more than 100 eigevalues</div><div>I get incorrect results !</div><div><br></div><div>If you would like to test I can send you the proper files.</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div> Vijay</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, May 14, 2015 at 5:17 PM, Jose E. Roman <span dir="ltr"><<a href="mailto:jroman@dsic.upv.es" target="_blank">jroman@dsic.upv.es</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
On 14/05/2015, Vijay Gopal Chilkuri wrote:<br>
<br>
> Hi,<br>
><br>
> I am using SLEPc to get the lowest m eigenvalues of a large sparse hermitian matrix using Krylov-Schur.<br>
> The problem is that while asking for a large number of eigenvalues (e.g. 300) for a large problem<br>
> consisting of a 91454220 X 91454220 system, the solver does not give the lowest 300 eigenvalues.<br>
> Instead it gives the following arbitrary negative values followed by a few correct ones.<br>
><br>
>    -4733.882429           0.999888<br>
>    -4729.554413             1.0006<br>
>    -4725.841715           0.999887<br>
>    -4702.457861            1.00061<br>
>    -4700.608105           0.999887<br>
>    -4691.142733           0.999885<br>
>       -6.361168            1.18973<br>
>       -6.361102        6.05898e-09<br>
>       -6.361099           6.71e-09<br>
>       -6.361093        7.66471e-09<br>
>       -6.361082            1.17659<br>
><br>
><br>
> Although the solver says that it has successfully converged the 300 eigenvalues !<br>
> Please find the relevant files attached.<br>
><br>
> Could anyone tell me what I'm doing wrong ?<br>
><br>
> thanks,<br>
>  Vijay<br>
><br>
</div></div>> <problem.c><output><br>
<br>
I do not see anything strange, apart from passing a pointer to long int in an argument of type PetscInt*. To guarantee portability, it would be better if all variables in your program are of type PetscInt, PetscMPIIInt, PetscReal, PetscScalar, etc.<br>
<br>
I do not know what is going on. Do you get the same behaviour for smaller matrix sizes? Do you get the same problem when computing only a few eigenvalues?<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
Jose<br>
<br>
<br>
</font></span></blockquote></div><br></div>