<div dir="ltr">Hi, <div><br></div><div>I know this is not a problem specific to PETSc, but I have this doubt for a long time and want to ask the experts here.</div><div><br></div><div>Suppose I have a very large linear system of equations with 1.5 million unkowns. It is common to use relative tolerance as a stopping criteria.</div><div><br></div><div>For a small linear system, I usually use 1e-6, or 1e-8, or 1e-10, etc. But for a very large linear system, do I need to use a relative tolerance much smaller than the previous I use? (Theoretically I think the relative tolerance has nothing related to system size).</div><div><br></div><div>However, something very weird happens. I used 1e-7 as my relative tolerance for my linear system  with 1.5 million unknows using conjugate gradient method with jacobi preconditioner, the solver can not converge to 1e-7 with 10,000 iterations. I can use a larger tolerance but the solution is not good.</div><div><br></div><div>Any one have some  advices? Thank you very much!</div><div><br></div><div>Best regards,</div><div><br></div><div>Fangbo Wang<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><font size="1" color="#9900ff">Fangbo Wang, PhD student</font></div><div><font size="1" color="#9900ff">Stochastic Geomechanics Research Group</font></div><div><span style="color:rgb(153,0,255);font-size:x-small">Department of Civil, Structural and Environmental Engineering</span></div><div><font size="1" color="#9900ff">University at Buffalo</font></div><div><font size="1" color="#9900ff">Email: <u><a href="mailto:fangbowa@buffalo.edu" target="_blank">fangbowa@buffalo.edu</a></u></font></div></div></div></div></div>
</div></div>