<div dir="ltr"><div dir="ltr"><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Mar 17, 2020 at 1:42 PM Sajid Ali <<a href="mailto:sajidsyed2021@u.northwestern.edu">sajidsyed2021@u.northwestern.edu</a>> wrote:<br></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 dir="ltr">
<div><div>Hi Mark/Jed, <br><br></div>The problem I'm solving is scalar helmholtz in 2D, (u_t = A*u_xx + A*u_yy + F_t*u, with the familiar 5 point central difference as the derivative approximation, </div></div></div></blockquote><div><br></div><div>I assume this is definite HelmHoltz. The time integrator will also add a mass term. I'm assuming F_t looks like a mass matrix.</div><div> </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 dir="ltr"><div>I'm also attaching the result of -info | grep GAMG if that helps). My goal is to get weak and strong scaling results for the FD solver (leading me to double check all my parameters). I ran the sweep again as Mark suggested and it looks like my base params were close to optimal ( negative threshold and 10 levels of squaring </div></div></div></blockquote><div><br></div><div>For low order discretizations, squaring every level, as you are doing, sound right. And the mass matrix confuses GAMG's filtering heuristics so no filter sounds reasonable.</div><div><br></div><div>Note, hypre would do better than GAMG on this problem.</div><div> </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 dir="ltr"><div>with gmres/jacobi smoothers (chebyshev/sor is slower)).<br></div></div></div></blockquote><div><br></div><div>You don't want to use GMRES as a smoother (unless you have indefinite Helmholtz). SOR will be more expensive but often converges a lot faster. chebyshev/jacobi would probably be better for you.</div><div><br></div><div>And you want CG (-ksp_type cg) if this system is symmetric positive definite.</div><div> </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 dir="ltr"><div></div><div><br></div><div>
<img src="cid:ii_k7w6buha1" alt="image.png" width="475" height="148">

<br><br>While I think that the base parameters should work well for strong scaling, do I have to modify any of my parameters for a weak scaling run ? Does GAMG automatically increase the number of mg-levels as grid size increases or is it upon the user to do that ?<br><br></div><div>@Mark : Is there a GAMG implementation paper I should cite ? I've already added a citation for the Comput. Mech. (2007) 39: 497–507 as a reference for the general idea of applying agglomeration type multigrid preconditioning to helmholtz operators. <br></div><div><div><div><div><div><div><div><br><br></div><div>Thank You,<br></div><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Sajid Ali | PhD Candidate<br></div><div style="font-size:12.8px">Applied Physics<br></div><div style="font-size:12.8px">Northwestern University</div><div style="font-size:12.8px"><a href="http://s-sajid-ali.github.io" target="_blank">s-sajid-ali.github.io</a></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>

</div><br></div>
</blockquote></div></div>