<div dir="ltr"><div>Dear PETSc / SLEPc Users,</div><div><br></div><div>my question is very similar to the one posted here: <br></div><div><a href="https://lists.mcs.anl.gov/pipermail/petsc-users/2018-August/035878.html">https://lists.mcs.anl.gov/pipermail/petsc-users/2018-August/035878.html</a></div><div><br></div><div>The eigensystem I would like to solve looks like:</div>B0 v = 1/omega A0 v<div>B0 and A0 are both hermitian, A0 is positive definite, but only given as a linear operator (matshell). I am looking for the largest eigenvalues (=smallest omega). <br></div><div><br></div><div>I also have a sparse approximation P0 of the A0 operator, which i would like to use as precondtioner, using something like this:</div><div><br></div><div>        es = SLEPc.EPS().create(comm=fd.COMM_WORLD)<br>        st = es.getST()<br>        ksp = st.getKSP()<br>        ksp.setOperators(self.A0, self.P0)<br></div><div><br></div><div>Unfortunately PETSc still complains that it cannot create a preconditioner for a type 'python' matrix although P0.type == 'seqaij' (but A0.type == 'python'). <br></div><div>By the way, should P0 be an approximation of A0 or does it have to include B0?</div><div><br></div><div>Right now I am using the krylov-schur method. Are there any alternatives if A0 is only given as an operator?</div><div><br></div><div>thanks for any advice<br></div><div>best wishes</div><div>Florian<br></div></div>