<div dir="ltr">* Is your matrix symmetric?<div><br></div><div>* I see you said: "> Then I use CG for KSP and algebraic multigrid for precondiitoner. For a 150K dofs problem, the linear solver converges with 200s iteration(still too much I think)"</div><div><br></div><div>Is this with fracture? A simple cube elasticity test would be the best place to start. Can we get back to this?</div><div><br></div><div><br></div><div><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Does '-ksp_type cg -pc_type jacobi' work?</div></blockquote><div> </div><div>      Yes. and the ksp monitor shows the same output if I ran the same problem with petsc's example. </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><br></div><div>Does '-ksp_type chebyshev <span style="font-size:14px">-ksp_chebyshev_esteig_</span><span style="font-size:14px">noisy and -pc_type jacobi</span>' work?</div></div></blockquote><div><br></div><div>     No. I get a NAN residual after 1000s iteration.</div></div></div></div></blockquote><div><br></div><div>Well this is strange. I think that "noisy" must give you a lower eigen estimate. If your eigen estimate is too low Cheby is not stable. Does this 1000 iterations diverge or does the Nan come out of nowhere?<br></div><div><br></div><div>You can check the eigen estimate with '<span style="font-size:14px">-ksp_chebyshev_estei</span><span style="font-size:14px">g_ksp_view' (I think). This will print out solver info including these </span>eigen estimate. Set '<span style="font-size:14px">-ksp_chebyshev_estei</span><span style="font-size:14px">g_ksp_max_it 10' to get the solve to complete and get the ksp_view printout. You can read this. I have to think that this estimate is lower with "noisy".</span></div><div><br></div></div></div></div>