<div dir="ltr">Thanks, Barry,<br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Mar 23, 2017 at 4:02 PM, Barry Smith <span dir="ltr"><<a href="mailto:bsmith@mcs.anl.gov" target="_blank">bsmith@mcs.anl.gov</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><br>
Please send the matrix as a binary file.<br>
<br>
Are you computing a distance one coloring or distance 2. 2 is needed for Jacobians.<br></blockquote><div><br></div><div>The matrix does not come from PDE, and it is from a grain-tracking thing. Distance 1 did magic work. We have 8 colors now using JP, power,..<br><br></div><div>Thanks.<br></div><div><br></div><div>Fande, <br></div><div><br> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div><div class="h5"><br>
<br>
> On Mar 23, 2017, at 4:57 PM, Kong, Fande <<a href="mailto:fande.kong@inl.gov">fande.kong@inl.gov</a>> wrote:<br>
><br>
> Thanks, Hong,<br>
><br>
> I did some tests with a matrix (40x40):<br>
><br>
> row 0: (0, 1.) (2, 1.) (3, 1.) (11, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (19, 1.) (22, 1.) (23, 1.) (24, 1.) (27, 1.) (28, 1.)<br>
> row 1: (1, 1.) (2, 1.) (3, 1.) (6, 1.) (16, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (33, 1.)<br>
> row 2: (0, 1.) (1, 1.) (2, 1.) (3, 1.) (6, 1.) (7, 1.) (9, 1.) (10, 1.) (16, 1.) (19, 1.) (20, 1.)<br>
> row 3: (0, 1.) (1, 1.) (2, 1.) (3, 1.) (5, 1.) (11, 1.) (18, 1.) (19, 1.) (21, 1.) (22, 1.) (31, 1.) (33, 1.)<br>
> row 4: (4, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (19, 1.) (24, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (30, 1.) (37, 1.) (38, 1.)<br>
> row 5: (3, 1.) (5, 1.) (11, 1.) (17, 1.) (22, 1.) (26, 1.) (31, 1.) (32, 1.) (33, 1.) (34, 1.)<br>
> row 6: (1, 1.) (2, 1.) (6, 1.) (7, 1.) (9, 1.) (10, 1.) (16, 1.) (20, 1.) (25, 1.) (30, 1.)<br>
> row 7: (2, 1.) (6, 1.) (7, 1.) (9, 1.) (10, 1.) (13, 1.) (17, 1.) (20, 1.) (32, 1.) (34, 1.)<br>
> row 8: (8, 1.) (9, 1.) (12, 1.) (13, 1.) (26, 1.) (29, 1.) (30, 1.) (36, 1.) (38, 1.) (39, 1.)<br>
> row 9: (2, 1.) (6, 1.) (7, 1.) (8, 1.) (9, 1.) (10, 1.) (13, 1.) (16, 1.) (17, 1.) (20, 1.) (25, 1.) (30, 1.) (34, 1.)<br>
> row 10: (2, 1.) (6, 1.) (7, 1.) (9, 1.) (10, 1.) (19, 1.) (20, 1.) (29, 1.) (32, 1.) (34, 1.)<br>
> row 11: (0, 1.) (3, 1.) (5, 1.) (11, 1.) (12, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (19, 1.) (22, 1.) (23, 1.) (26, 1.) (27, 1.) (31, 1.)<br>
> row 12: (8, 1.) (11, 1.) (12, 1.) (13, 1.) (15, 1.) (22, 1.) (23, 1.) (26, 1.) (27, 1.) (35, 1.) (36, 1.) (39, 1.)<br>
> row 13: (7, 1.) (8, 1.) (9, 1.) (12, 1.) (13, 1.) (17, 1.) (23, 1.) (26, 1.) (30, 1.) (34, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 14: (0, 1.) (4, 1.) (11, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (19, 1.) (21, 1.) (23, 1.) (24, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (38, 1.)<br>
> row 15: (0, 1.) (4, 1.) (11, 1.) (12, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (23, 1.) (25, 1.) (27, 1.) (28, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 16: (1, 1.) (2, 1.) (6, 1.) (9, 1.) (16, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (25, 1.) (30, 1.)<br>
> row 17: (1, 1.) (5, 1.) (7, 1.) (9, 1.) (13, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (31, 1.) (33, 1.) (34, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 18: (1, 1.) (3, 1.) (15, 1.) (16, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (23, 1.) (31, 1.) (33, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 19: (0, 1.) (2, 1.) (3, 1.) (4, 1.) (10, 1.) (11, 1.) (14, 1.) (19, 1.) (20, 1.) (24, 1.) (29, 1.) (32, 1.) (38, 1.)<br>
> row 20: (2, 1.) (6, 1.) (7, 1.) (9, 1.) (10, 1.) (19, 1.) (20, 1.)<br>
> row 21: (1, 1.) (3, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (16, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (23, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (30, 1.) (33, 1.) (35, 1.)<br>
> row 22: (0, 1.) (3, 1.) (5, 1.) (11, 1.) (12, 1.) (22, 1.) (26, 1.) (27, 1.) (31, 1.) (32, 1.) (33, 1.) (34, 1.)<br>
> row 23: (0, 1.) (11, 1.) (12, 1.) (13, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (23, 1.) (27, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 24: (0, 1.) (4, 1.) (14, 1.) (19, 1.) (24, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (29, 1.) (30, 1.) (37, 1.) (38, 1.)<br>
> row 25: (4, 1.) (6, 1.) (9, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (16, 1.) (21, 1.) (24, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (30, 1.) (37, 1.)<br>
> row 26: (5, 1.) (8, 1.) (11, 1.) (12, 1.) (13, 1.) (22, 1.) (26, 1.) (27, 1.) (29, 1.) (32, 1.) (39, 1.)<br>
> row 27: (0, 1.) (11, 1.) (12, 1.) (15, 1.) (22, 1.) (23, 1.) (26, 1.) (27, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 28: (0, 1.) (4, 1.) (14, 1.) (15, 1.) (21, 1.) (24, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (30, 1.) (37, 1.)<br>
> row 29: (8, 1.) (10, 1.) (19, 1.) (24, 1.) (26, 1.) (29, 1.) (32, 1.) (34, 1.) (38, 1.) (39, 1.)<br>
> row 30: (4, 1.) (6, 1.) (8, 1.) (9, 1.) (13, 1.) (16, 1.) (21, 1.) (24, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (30, 1.) (37, 1.) (38, 1.)<br>
> row 31: (3, 1.) (5, 1.) (11, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (22, 1.) (31, 1.) (33, 1.) (34, 1.)<br>
> row 32: (5, 1.) (7, 1.) (10, 1.) (19, 1.) (22, 1.) (26, 1.) (29, 1.) (32, 1.) (34, 1.) (39, 1.)<br>
> row 33: (1, 1.) (3, 1.) (5, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (22, 1.) (31, 1.) (33, 1.) (34, 1.) (35, 1.)<br>
> row 34: (5, 1.) (7, 1.) (9, 1.) (10, 1.) (13, 1.) (17, 1.) (22, 1.) (29, 1.) (31, 1.) (32, 1.) (33, 1.) (34, 1.)<br>
> row 35: (12, 1.) (13, 1.) (15, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (21, 1.) (23, 1.) (27, 1.) (33, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 36: (8, 1.) (12, 1.) (13, 1.) (15, 1.) (17, 1.) (18, 1.) (23, 1.) (27, 1.) (35, 1.) (36, 1.)<br>
> row 37: (4, 1.) (24, 1.) (25, 1.) (28, 1.) (30, 1.) (37, 1.) (38, 1.)<br>
> row 38: (4, 1.) (8, 1.) (14, 1.) (19, 1.) (24, 1.) (29, 1.) (30, 1.) (37, 1.) (38, 1.) (39, 1.)<br>
> row 39: (8, 1.) (12, 1.) (26, 1.) (29, 1.) (32, 1.) (38, 1.) (39, 1.)<br>
><br>
><br>
> A native back-tracking gives 8 colors, but all the algorithms in PETSc give 20 colors. Is it supposed to be like this?<br>
><br>
> Fande,<br>
><br>
><br>
> On Thu, Mar 23, 2017 at 10:50 AM, Hong <<a href="mailto:hzhang@mcs.anl.gov">hzhang@mcs.anl.gov</a>> wrote:<br>
> Fande,<br>
><br>
> I was wondering if the coloring approaches listed online are working? Which ones are in parallel, and which ones are in sequential?<br>
><br>
</div></div>> <a href="https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=http-3A__www.mcs.anl.gov_petsc_petsc-2Dcurrent_docs_manualpages_Mat_MatColoringType.html-23MatColoringType&d=DwIFAg&c=54IZrppPQZKX9mLzcGdPfFD1hxrcB__aEkJFOKJFd00&r=DUUt3SRGI0_JgtNaS3udV68GRkgV4ts7XKfj2opmiCY&m=VM8Mcai7YBTCMhYbGyMpwJvGX9atqPIWinrgSFeqUgM&s=iUNa3SvixuSDyCXSXyjpn0kFV6u6kMspf5e0Uhqrssw&e=" rel="noreferrer" target="_blank">https://urldefense.proofpoint.<wbr>com/v2/url?u=http-3A__www.mcs.<wbr>anl.gov_petsc_petsc-2Dcurrent_<wbr>docs_manualpages_Mat_<wbr>MatColoringType.html-<wbr>23MatColoringType&d=DwIFAg&c=<wbr>54IZrppPQZKX9mLzcGdPfFD1hxrcB_<wbr>_aEkJFOKJFd00&r=DUUt3SRGI0_<wbr>JgtNaS3udV68GRkgV4ts7XKfj2opmi<wbr>CY&m=<wbr>VM8Mcai7YBTCMhYbGyMpwJvGX9atqP<wbr>IWinrgSFeqUgM&s=<wbr>iUNa3SvixuSDyCXSXyjpn0kFV6u6kM<wbr>spf5e0Uhqrssw&e=</a><br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5">><br>
> JP and Greedy are parallel.<br>
><br>
> If the coloring is in parallel, can it be used with the finite difference to compute the Jacobian? Any limitations?<br>
><br>
> Yes, they work quite well. Git it a try. Let us know if you encounter any problem.<br>
><br>
> Hong<br>
><br>
><br>
<br>
</div></div></blockquote></div><br></div></div>