<div dir="ltr">Dear developers,<div><br></div><div>I'm doing exact diagonalization studies of some phenomenological model Hamiltonian. In this study I have to diagonalize large sparse matrices in Hilbert space of Slater determinants many times.</div><div><br></div><div>I've successfully used PETSc + SLEPc to get few smallest eigenvalues. </div><div>For example I've been able to diagonalize a matrix of rank <span style="font-size:12.8px"><i>91454220</i> with 990 processors. This diagonalization took </span><i style="font-size:12.8px">15328.695847 </i><span style="font-size:12.8px">Sec (or <i>4.25</i> Hrs.)</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">I have two questions:</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">1. Is this time reasonable, if not, is it possible to optimize further ?</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">2. I've tried a quick google search but could not find a comprehensive benchmarking of the SLEPc library for sparse matrix diagonalization. Could you point me to a publication/resource which has such a benchmarking ?</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Thanks for your help.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">PETSc Version: master branch commit: b33322e</span></div><div><span style="font-size:12.8px">SLEPc Version: master branch commit: c596d1c </span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Best,</span></div><div><span style="font-size:12.8px"> Vijay</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div></div>