<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Hi All,<br></div><div><br></div><div>It looks like the preconditioner is hard-coded in the Jacobi-Davidson solver. I could not select a preconditioner rather than the default setting.</div><div><br></div><div>For example, I was trying to select LU, but PC NONE was still used.  I ran standard example 2 in slepc/src/eps/examples/tutorials, and had the following results.</div><div><br></div><div><br></div><div>Thanks,</div><div><br></div><div>Fande</div><div><br></div><div><br></div><div>./ex2 -eps_type jd -st_ksp_type gmres  -st_pc_type lu   -eps_view  <br></div><div><br></div><div><div>2-D Laplacian Eigenproblem, N=100 (10x10 grid)</div><div><br></div><div>EPS Object: 1 MPI processes</div><div>  type: jd</div><div>    search subspace is orthogonalized</div><div>    block size=1</div><div>    type of the initial subspace: non-Krylov</div><div>    size of the subspace after restarting: 6</div><div>    number of vectors after restarting from the previous iteration: 1</div><div>    threshold for changing the target in the correction equation (fix): 0.01</div><div>  problem type: symmetric eigenvalue problem</div><div>  selected portion of the spectrum: largest eigenvalues in magnitude</div><div>  number of eigenvalues (nev): 1</div><div>  number of column vectors (ncv): 17</div><div>  maximum dimension of projected problem (mpd): 17</div><div>  maximum number of iterations: 1700</div><div>  tolerance: 1e-08</div><div>  convergence test: relative to the eigenvalue</div><div>BV Object: 1 MPI processes</div><div>  type: svec</div><div>  17 columns of global length 100</div><div>  vector orthogonalization method: classical Gram-Schmidt</div><div>  orthogonalization refinement: if needed (eta: 0.7071)</div><div>  block orthogonalization method: GS</div><div>  doing matmult as a single matrix-matrix product</div><div>DS Object: 1 MPI processes</div><div>  type: hep</div><div>  solving the problem with: Implicit QR method (_steqr)</div><div>ST Object: 1 MPI processes</div><div>  type: precond</div><div>  shift: 1.79769e+308</div><div>  number of matrices: 1</div><div>  KSP Object: (st_) 1 MPI processes</div><div>    type: gmres</div><div>      restart=30, using Classical (unmodified) Gram-Schmidt Orthogonalization with no iterative refinement</div><div>      happy breakdown tolerance 1e-30</div><div>    maximum iterations=90, initial guess is zero</div><div>    tolerances:  relative=0.0001, absolute=1e-50, divergence=10000.</div><div>    left preconditioning</div><div>    using PRECONDITIONED norm type for convergence test</div><div>  PC Object: (st_) 1 MPI processes</div><div>  <span style="background-color:rgb(255,0,0)">  type: none</span></div><div>    linear system matrix = precond matrix:</div><div>    Mat Object: 1 MPI processes</div><div>      type: shell</div><div>      rows=100, cols=100</div><div> Solution method: jd</div><div><br></div><div> Number of requested eigenvalues: 1</div><div> Linear eigensolve converged (1 eigenpair) due to CONVERGED_TOL; iterations 20</div><div> ---------------------- --------------------</div><div>            k             ||Ax-kx||/||kx||</div><div> ---------------------- --------------------</div><div>        7.837972            7.71944e-10</div><div> ---------------------- --------------------</div></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div></div></div></div></div>