code/ex15.c

   1
   2 // /home/couturie/work/petsc-3.5.1/arch-linux2-c-debug/bin/mpirun -np 4    ./ex15 -m 400 -n 400 -ksp_type fgmres
   3
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   5
   6 static char help[] = "Solves a linear system in parallel with KSP.  Also\n\
   7 illustrates setting a user-defined shell preconditioner and using the\n\
   8 macro __FUNCT__ to define routine names for use in error handling.\n\
   9 Input parameters include:\n\
  10   -user_defined_pc : Activate a user-defined preconditioner\n\n";
  11
  12 /*T
  13    Concepts: KSP^basic parallel example
  14    Concepts: PC^setting a user-defined shell preconditioner
  15    Concepts: error handling^Using the macro __FUNCT__ to define routine names;
  16    Processors: n
  17 T*/
  18
  19 /*
  20   Include "petscksp.h" so that we can use KSP solvers.  Note that this file
  21   automatically includes:
  22      petscsys.h       - base PETSc routines   petscvec.h - vectors
  23      petscmat.h - matrices
  24      petscis.h     - index sets            petscksp.h - Krylov subspace methods
  25      petscviewer.h - viewers               petscpc.h  - preconditioners
  26 */
  27 #include <petscksp.h>
  28
  29 /* Define context for user-provided preconditioner */
  30 typedef struct {
  31   Vec diag;
  32 } SampleShellPC;
  33
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  36 /*
  37    User-defined routines.  Note that immediately before each routine below,
  38    we define the macro __FUNCT__ to be a string containing the routine name.
  39    If defined, this macro is used in the PETSc error handlers to provide a
  40    complete traceback of routine names.  All PETSc library routines use this
  41    macro, and users can optionally employ it as well in their application
  42    codes.  Note that users can get a traceback of PETSc errors regardless of
  43    whether they define __FUNCT__ in application codes; this macro merely
  44    provides the added traceback detail of the application routine names.
  45 */
  46 #undef __FUNCT__
  47 #define __FUNCT__ "main"
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  53 int KrylovMinimize(Mat A, Vec b, Vec x) {
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  55
  56   //Variables
  57
  58   PetscScalar  gamma, alpha, oldgamma, beta;
  59   PetscReal norm=20, Eprecision=1e-6, cgprec=1e-40;
  60   PetscInt giter=0, ColS=12, col=0, Emaxiter=50000000, iter=0, iterations=15, Iiter=0;
  61   PetscErrorCode ierr;
  62   PetscScalar T1, T2;
  63   KSP ksp;
  64   PetscInt total=0;
  65   PetscInt size;
  66   PetscInt Istart,Iend;
  67   PetscInt i,its;
  68   Vec       x_old, residu;
  69   Mat S, AS;
  70   PetscScalar *array;
  71   PetscInt *ind_row;
  72   Vec Alpha, p, ss, vect, r, q, Ax;
  73
  74
  75   PetscInt first=1;
  76
  77   ierr = KSPCreate(PETSC_COMM_WORLD,&ksp);CHKERRQ(ierr);
  78   ierr = KSPSetOperators(ksp,A,A);CHKERRQ(ierr);
  79   ierr = KSPSetFromOptions(ksp);CHKERRQ(ierr);
  80
  81
  82
  83
  84   VecGetSize(b,&size);
  85
  86   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "Size of vector %D\n", size); CHKERRQ(ierr);
  87
  88   PetscInt aa,bb;
  89   MatGetOwnershipRange(A,&aa,&bb);
  90
  91   //  ierr = PetscSynchronizedPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "%D %D\n", aa,bb); CHKERRQ(ierr);
  92   //PetscSynchronizedFlush(PETSC_COMM_WORLD);
  93
  94
  95   ierr = MatCreate(PETSC_COMM_WORLD, &S);CHKERRQ(ierr);
  96   ierr = MatSetSizes(S, bb-aa,  PETSC_DECIDE, size, ColS); CHKERRQ(ierr);
  97   ierr = MatSetType(S, MATMPIDENSE); CHKERRQ(ierr);
  98   ierr = MatSetUp(S); CHKERRQ(ierr);
  99
 100   ierr = MatGetOwnershipRange(S, &Istart, &Iend); CHKERRQ(ierr);
 101
 102   ierr = VecCreate(PETSC_COMM_WORLD, &Alpha); CHKERRQ(ierr);
 103   ierr = VecSetSizes(Alpha, PETSC_DECIDE, ColS); CHKERRQ(ierr);
 104   ierr = VecSetFromOptions(Alpha); CHKERRQ(ierr);
 105   ierr = VecDuplicate(Alpha, &vect); CHKERRQ(ierr);
 106   ierr = VecDuplicate(Alpha, &p); CHKERRQ(ierr);
 107   ierr = VecDuplicate(Alpha, &ss); CHKERRQ(ierr);
 108   ierr = VecDuplicate(b, &r); CHKERRQ(ierr);
 109   ierr = VecDuplicate(b, &q); CHKERRQ(ierr);
 110   ierr = VecDuplicate(b, &Ax); CHKERRQ(ierr);
 111
 112   ierr = VecDuplicate(b,&x_old);CHKERRQ(ierr);
 113   ierr = VecDuplicate(b,&residu);CHKERRQ(ierr);
 114
 115
 116
 117   //indexes of row (these indexes are global)
 118   ind_row = (PetscInt*)malloc(sizeof(PetscInt)*(Iend-Istart));
 119   for(i=0; i<Iend-Istart; i++) ind_row[i] = i + Istart;
 120
 121   //Initializations
 122   //  ierr = KSPGMRESSetRestart(ksp, 16); CHKERRQ(ierr);
 123   ierr = KSPSetTolerances(ksp, 1e-13, 1e-13, PETSC_DEFAULT, 16); CHKERRQ(ierr);
 124   ierr = KSPSetInitialGuessNonzero(ksp, PETSC_TRUE); CHKERRQ(ierr);
 125
 126
 127
 128   //GMRES WITH MINIMIZATION
 129   T1 = MPI_Wtime();
 130   while(giter<Emaxiter && norm>Eprecision ){
 131     for(col=0; col<ColS  &&  norm>Eprecision; col++){
 132
 133
 134       //Solve
 135       ierr = KSPSolve(ksp, b, x); CHKERRQ(ierr);
 136
 137       ierr = KSPGetIterationNumber(ksp, &its); CHKERRQ(ierr);
 138       total += its; Iiter ++;
 139
 140
 141
 142       //Build S'
 143       ierr = VecGetArray(x, &array);
 144       ierr = MatSetValues(S, Iend-Istart, ind_row, 1, &col, array, INSERT_VALUES);
 145       VecRestoreArray(x, &array);
 146
 147
 148
 149       KSPGetResidualNorm(ksp,&norm);
 150
 151       /*      //Error
 152       ierr = VecCopy(x, residu); CHKERRQ(ierr);
 153       ierr = VecAXPY(residu, -1, x_old); CHKERRQ(ierr);
 154       ierr = VecNorm(residu, NORM_INFINITY, &norm); CHKERRQ(ierr);
 155        */
 156
 157
 158       ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "Norm of error %g, outer iteration %D\n", norm, giter); CHKERRQ(ierr);
 159       ierr = VecCopy(x, x_old); CHKERRQ(ierr);
 160
 161
 162     }
 163
 164
 165     //minimization step
 166     if( norm>Eprecision) {
 167
 168       MatAssemblyBegin(S, MAT_FINAL_ASSEMBLY);
 169       MatAssemblyEnd(S, MAT_FINAL_ASSEMBLY);
 170
 171
 172       //Build AS
 173       if(first) {
 174         MatMatMult(A,S, MAT_INITIAL_MATRIX,PETSC_DEFAULT,&AS);
 175         first=0;
 176       }
 177       else
 178         MatMatMult(A,S, MAT_REUSE_MATRIX,PETSC_DEFAULT,&AS);
 179
 180
 181
 182
 183       //Minimization with CGLS
 184       MatMult(AS, Alpha, r);  VecAYPX(r, -1, b); //r_0 = b-AS*x_0
 185
 186
 187       MatMultTranspose(AS, r, p); //p_0 = AS'*r_0
 188
 189
 190
 191
 192       ierr = VecCopy(p, ss); CHKERRQ(ierr); //p_0 = s_0
 193       VecNorm(ss, NORM_2, &gamma); gamma = gamma * gamma; //gamma = norm2(s)^2
 194       while(gamma>cgprec && iter<iterations){
 195         MatMult(AS, p, q); //q = AS*p
 196         VecNorm(q, NORM_2, &alpha); alpha = alpha * alpha; //alpha = norm2(q)^2
 197         alpha = gamma / alpha;
 198         VecAXPY(Alpha, alpha, p); //Alpha += alpha*p
 199         VecAXPY(r, -alpha, q); //r -= alpha*q
 200         MatMultTranspose(AS, r, ss); // ss = AS'*r
 201         oldgamma = gamma;
 202         VecNorm(ss, NORM_2, &gamma); gamma = gamma * gamma; //gamma = norm2(s)^2
 203         beta = gamma / oldgamma;
 204         VecAYPX(p, beta, ss); //p = s+beta*p;
 205         iter ++;
 206       }
 207
 208       iter = 0; giter ++;
 209       //Minimizer
 210       MatMult(S, Alpha, x); //x = S*Alpha;
 211     }
 212
 213   }
 214   T2 = MPI_Wtime();
 215   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "\t\t\t -- Execution time : %g (s)\n", T2-T1); CHKERRQ(ierr);
 216   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "\t\t\t -- Total number of iterations : %D\n", total); CHKERRQ(ierr);
 217
 218   return 0;
 219
 220 }
 221
 222
 223
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 226
 227
 228
 229
 230 int KrylovMinimizeLSQR(Mat A, Vec b, Vec x) {
 231
 232
 233   //Variables
 234
 235   PetscScalar  alpha, beta;
 236   PetscReal norm=20, Eprecision=1e-6, tol=1e-40;
 237   PetscInt giter=0, ColS=12, col=0, Emaxiter=50000000, iter=0, iterations=20, Iiter=0;
 238   PetscErrorCode ierr;
 239   PetscScalar T1, T2;
 240   KSP ksp;
 241   PetscInt total=0;
 242   PetscInt size;
 243   PetscInt Istart,Iend;
 244   PetscInt i,its;
 245   Vec       x_old, residu;
 246   Mat S, AS;
 247   PetscScalar *array;
 248   PetscInt *ind_row;
 249   Vec  Ax;
 250   PetscScalar norm_ksp;
 251   Vec u,v,d,uu,vt,zero_long,zero_short,x_lsqr;
 252
 253   PetscInt first=1;
 254
 255   ierr = KSPCreate(PETSC_COMM_WORLD,&ksp);CHKERRQ(ierr);
 256   ierr = KSPSetOperators(ksp,A,A);CHKERRQ(ierr);
 257   ierr = KSPSetFromOptions(ksp);CHKERRQ(ierr);
 258
 259
 260
 261
 262   VecGetSize(b,&size);
 263
 264   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "Size of vector %D\n", size); CHKERRQ(ierr);
 265
 266   PetscInt aa,bb;
 267   MatGetOwnershipRange(A,&aa,&bb);
 268
 269   //  ierr = PetscSynchronizedPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "%D %D\n", aa,bb); CHKERRQ(ierr);
 270   //PetscSynchronizedFlush(PETSC_COMM_WORLD);
 271
 272
 273   ierr = MatCreate(PETSC_COMM_WORLD, &S);CHKERRQ(ierr);
 274   ierr = MatSetSizes(S, bb-aa,  PETSC_DECIDE, size, ColS); CHKERRQ(ierr);
 275   ierr = MatSetType(S, MATMPIDENSE); CHKERRQ(ierr);
 276   ierr = MatSetUp(S); CHKERRQ(ierr);
 277
 278   ierr = MatGetOwnershipRange(S, &Istart, &Iend); CHKERRQ(ierr);
 279
 280
 281
 282   ierr = VecDuplicate(b, &Ax); CHKERRQ(ierr);
 283
 284   ierr = VecDuplicate(b,&x_old);CHKERRQ(ierr);
 285   ierr = VecDuplicate(b,&residu);CHKERRQ(ierr);
 286
 287
 288   //long vector
 289   ierr = VecDuplicate(b,&u);CHKERRQ(ierr);
 290
 291
 292   ierr = VecDuplicate(b,&uu);CHKERRQ(ierr);
 293   ierr = VecDuplicate(b,&zero_long);CHKERRQ(ierr);
 294   ierr = VecSet(zero_long,0);CHKERRQ(ierr);
 295
 296   //small vector
 297   ierr = VecCreate(PETSC_COMM_WORLD, &v); CHKERRQ(ierr);
 298   ierr = VecSetSizes(v, PETSC_DECIDE, ColS); CHKERRQ(ierr);
 299   ierr = VecSetFromOptions(v); CHKERRQ(ierr);
 300   ierr = VecDuplicate(v,&zero_short);CHKERRQ(ierr);
 301   ierr = VecSet(zero_short,0);CHKERRQ(ierr);
 302   ierr = VecDuplicate(v,&d);CHKERRQ(ierr);
 303   ierr = VecDuplicate(v,&vt);CHKERRQ(ierr);
 304   ierr = VecDuplicate(v,&x_lsqr);CHKERRQ(ierr);
 305
 306
 307   //indexes of row (these indexes are global)
 308   ind_row = (PetscInt*)malloc(sizeof(PetscInt)*(Iend-Istart));
 309   for(i=0; i<Iend-Istart; i++) ind_row[i] = i + Istart;
 310
 311   //Initializations
 312   //  ierr = KSPGMRESSetRestart(ksp, 16); CHKERRQ(ierr);
 313   ierr = KSPSetTolerances(ksp, 1e-13, 1e-13, PETSC_DEFAULT, 16); CHKERRQ(ierr);
 314   ierr = KSPSetInitialGuessNonzero(ksp, PETSC_TRUE); CHKERRQ(ierr);
 315
 316
 317
 318
 319   //GMRES WITH MINIMIZATION
 320   T1 = MPI_Wtime();
 321   while(giter<Emaxiter && norm>Eprecision ){
 322     for(col=0; col<ColS  &&  norm>Eprecision; col++){
 323
 324
 325       //Solve
 326       ierr = KSPSolve(ksp, b, x); CHKERRQ(ierr);
 327
 328       ierr = KSPGetIterationNumber(ksp, &its); CHKERRQ(ierr);
 329       total += its; Iiter ++;
 330
 331
 332
 333       //Build S'
 334       ierr = VecGetArray(x, &array);
 335       ierr = MatSetValues(S, Iend-Istart, ind_row, 1, &col, array, INSERT_VALUES);
 336       VecRestoreArray(x, &array);
 337
 338
 339
 340       KSPGetResidualNorm(ksp,&norm);
 341
 342       /*
 343       //Error
 344       ierr = VecCopy(x, residu); CHKERRQ(ierr);
 345       ierr = VecAXPY(residu, -1, x_old); CHKERRQ(ierr);
 346       ierr = VecNorm(residu, NORM_INFINITY, &norm); CHKERRQ(ierr);
 347        */
 348
 349
 350       ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "Norm of error %g, outer iteration %D\n", norm, giter); CHKERRQ(ierr);
 351       ierr = VecCopy(x, x_old); CHKERRQ(ierr);
 352
 353
 354     }
 355
 356
 357     //minimization step
 358     if( norm>Eprecision) {
 359
 360       MatAssemblyBegin(S, MAT_FINAL_ASSEMBLY);
 361       MatAssemblyEnd(S, MAT_FINAL_ASSEMBLY);
 362
 363
 364
 365
 366       //Build AS
 367       if(first) {
 368         MatMatMult(A,S, MAT_INITIAL_MATRIX,PETSC_DEFAULT,&AS);
 369
 370         first=0;
 371       }
 372       else
 373         MatMatMult(A,S, MAT_REUSE_MATRIX,PETSC_DEFAULT,&AS);
 374
 375
 376
 377
 378
 379       //LSQR
 380       //LSQR
 381       //LSQR
 382
 383
 384
 385       PetscScalar n2b,tolb,normr,c,s,phibar,normar,norma,thet,rhot,rho,phi;
 386       PetscInt stag;
 387       tolb = tol * n2b;
 388       VecNorm(b, NORM_2, &n2b); //n2b = norm(b);
 389       ierr = VecCopy(b, u); CHKERRQ(ierr);   //u=b
 390       VecNorm(u, NORM_2, &beta); // beta=norm(u)
 391       normr=beta;
 392       if (beta != 0) {
 393         VecAYPX(u,1/beta,zero_long); //  u = u / beta;
 394       }
 395       c=1;
 396       s=0;
 397       phibar=beta;
 398       MatMultTranspose(AS, u, v); //v=A'*u
 399       ierr = VecSet(x_lsqr,0);CHKERRQ(ierr);
 400       VecNorm(v, NORM_2, &alpha); // alpha=norm(v)
 401       if (alpha != 0) {
 402         VecAYPX(v,1/alpha,zero_short); //  v = v / alpha;
 403       }
 404       ierr = VecSet(d,0);CHKERRQ(ierr);
 405       normar = alpha * beta;
 406       norma=0;
 407       //stag=0;
 408       for(i=0;i<iterations;i++) {
 409         MatMult(AS, v, uu); //uu=A*v
 410         VecAYPX(u, -alpha, uu); //u = uu-alpha*u;
 411         VecNorm(u, NORM_2, &beta); // beta=norm(u)
 412         VecAYPX(u,1/beta,zero_long); //  u = u / beta;
 413         norma=sqrt(norma*norma+alpha*alpha+beta*beta); // norma = norm([norma alpha beta]);
 414         thet = - s * alpha;
 415         rhot = c * alpha;
 416         rho = sqrt(rhot*rhot + beta*beta);
 417         c = rhot / rho;
 418         s = - beta / rho;
 419         phi = c * phibar;
 420         if (phi == 0) {             // stagnation of the method
 421           stag = 1;
 422         }
 423         phibar = s * phibar;
 424         VecAYPX(d,-thet,v);       //d = (v - thet * d);
 425         VecAYPX(d,1/rho,zero_short);     //d=d/ rho;
 426
 427         /*
 428         if (normar/(norma*normr) <= tol) { // check for convergence in min{|b-A*x|}
 429           break;
 430         }
 431         if (normr <= tolb) {           // check for convergence in A*x=b
 432           break;
 433         }
 434          */
 435
 436         VecAXPY(x_lsqr,phi,d);     // x_lsqr=x_lsqr+phi*d
 437         normr = abs(s) * normr;
 438         MatMultTranspose(AS, u, vt); //vt=A'*u;
 439         VecAYPX(v,-beta,vt);  // v = vt - beta * v;
 440         VecNorm(v, NORM_2, &alpha); // alpha=norm(v)
 441         VecAYPX(v,1/alpha,zero_short); //  v = v / alpha;
 442         normar = alpha * abs( s * phi);
 443       }
 444
 445
 446
 447       iter = 0; giter ++;
 448       //Minimizer
 449       MatMult(S, x_lsqr, x); //x = S*x_small;
 450     }
 451
 452   }
 453   T2 = MPI_Wtime();
 454   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "\t\t\t -- Execution time LSQR : %g (s)\n", T2-T1); CHKERRQ(ierr);
 455   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "\t\t\t -- Total number of iterations LSQR : %D\n", total); CHKERRQ(ierr);
 456
 457   return 0;
 458
 459 }
 460
 461
 462
 463
 464
 465
 466
 467
 468 int main(int argc,char **args)
 469 {
 470   Vec            x,b,u;   /* approx solution, RHS, exact solution */
 471   Mat            A;         /* linear system matrix */
 472   KSP            ksp;      /* linear solver context */
 473   PC             pc;        /* preconditioner context */
 474   PetscReal      norm;      /* norm of solution error */
 475   PetscScalar    v,one = 1.0;
 476   PetscInt       i,j,Ii,J,Istart,Iend,m = 8,n = 7,its;
 477   PetscErrorCode ierr;
 478
 479   PetscInitialize(&argc,&args,(char*)0,help);
 480   ierr = PetscOptionsGetInt(NULL,"-m",&m,NULL);CHKERRQ(ierr);
 481   ierr = PetscOptionsGetInt(NULL,"-n",&n,NULL);CHKERRQ(ierr);
 482
 483   PetscMPIInt size;
 484   MPI_Comm_size(PETSC_COMM_WORLD,&size);
 485   PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD,"Number of processors = %d\n",size);
 486
 487   /* - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 488          Compute the matrix and right-hand-side vector that define
 489          the linear system, Ax = b.
 490      - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - */
 491   /*
 492      Create parallel matrix, specifying only its global dimensions.
 493      When using MatCreate(), the matrix format can be specified at
 494      runtime. Also, the parallel partioning of the matrix is
 495      determined by PETSc at runtime.
 496   */
 497   ierr = MatCreate(PETSC_COMM_WORLD,&A);CHKERRQ(ierr);
 498   ierr = MatSetSizes(A,PETSC_DECIDE,PETSC_DECIDE,m*n,m*n);CHKERRQ(ierr);
 499   ierr = MatSetFromOptions(A);CHKERRQ(ierr);
 500   ierr = MatSetUp(A);CHKERRQ(ierr);
 501
 502   /*
 503      Currently, all PETSc parallel matrix formats are partitioned by
 504      contiguous chunks of rows across the processors.  Determine which
 505      rows of the matrix are locally owned.
 506   */
 507   ierr = MatGetOwnershipRange(A,&Istart,&Iend);CHKERRQ(ierr);
 508
 509   /*
 510      Set matrix elements for the 2-D, five-point stencil in parallel.
 511       - Each processor needs to insert only elements that it owns
 512         locally (but any non-local elements will be sent to the
 513         appropriate processor during matrix assembly).
 514       - Always specify global rows and columns of matrix entries.
 515    */
 516   for (Ii=Istart; Ii<Iend; Ii++) {
 517     v = -1.0; i = Ii/n; j = Ii - i*n;
 518     if (i>0)   {J = Ii - n; ierr = MatSetValues(A,1,&Ii,1,&J,&v,INSERT_VALUES);CHKERRQ(ierr);}
 519     if (i<m-1) {J = Ii + n; ierr = MatSetValues(A,1,&Ii,1,&J,&v,INSERT_VALUES);CHKERRQ(ierr);}
 520     if (j>0)   {J = Ii - 1; ierr = MatSetValues(A,1,&Ii,1,&J,&v,INSERT_VALUES);CHKERRQ(ierr);}
 521     if (j<n-1) {J = Ii + 1; ierr = MatSetValues(A,1,&Ii,1,&J,&v,INSERT_VALUES);CHKERRQ(ierr);}
 522     v = 4.0; ierr = MatSetValues(A,1,&Ii,1,&Ii,&v,INSERT_VALUES);CHKERRQ(ierr);
 523   }
 524
 525   /*
 526      Assemble matrix, using the 2-step process:
 527        MatAssemblyBegin(), MatAssemblyEnd()
 528      Computations can be done while messages are in transition
 529      by placing code between these two statements.
 530   */
 531   ierr = MatAssemblyBegin(A,MAT_FINAL_ASSEMBLY);CHKERRQ(ierr);
 532   ierr = MatAssemblyEnd(A,MAT_FINAL_ASSEMBLY);CHKERRQ(ierr);
 533
 534   /*
 535      Create parallel vectors.
 536       - When using VecCreate() VecSetSizes() and VecSetFromOptions(),
 537         we specify only the vector's global
 538         dimension; the parallel partitioning is determined at runtime.
 539       - Note: We form 1 vector from scratch and then duplicate as needed.
 540   */
 541   ierr = VecCreate(PETSC_COMM_WORLD,&u);CHKERRQ(ierr);
 542   ierr = VecSetSizes(u,PETSC_DECIDE,m*n);CHKERRQ(ierr);
 543   ierr = VecSetFromOptions(u);CHKERRQ(ierr);
 544   ierr = VecDuplicate(u,&b);CHKERRQ(ierr);
 545   ierr = VecDuplicate(b,&x);CHKERRQ(ierr);
 546
 547   /*
 548      Set exact solution; then compute right-hand-side vector.
 549   */
 550   ierr = VecSet(u,one);CHKERRQ(ierr);
 551   ierr = MatMult(A,u,b);CHKERRQ(ierr);
 552
 553   /* - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 554                 Create the linear solver and set various options
 555      - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - */
 556
 557   /*
 558      Create linear solver context
 559   */
 560   ierr = KSPCreate(PETSC_COMM_WORLD,&ksp);CHKERRQ(ierr);
 561
 562   /*
 563      Set operators. Here the matrix that defines the linear system
 564      also serves as the preconditioning matrix.
 565   */
 566   ierr = KSPSetOperators(ksp,A,A);CHKERRQ(ierr);
 567
 568   /*
 569      Set linear solver defaults for this problem (optional).
 570      - By extracting the KSP and PC contexts from the KSP context,
 571        we can then directly call any KSP and PC routines
 572        to set various options.
 573   */
 574   ierr = KSPGetPC(ksp,&pc);CHKERRQ(ierr);
 575   ierr = KSPSetTolerances(ksp,1e-7,1e-7,PETSC_DEFAULT,5000000);CHKERRQ(ierr);
 576
 577   /*
 578     Set runtime options, e.g.,
 579         -ksp_type <type> -pc_type <type> -ksp_monitor -ksp_rtol <rtol>
 580     These options will override those specified above as long as
 581     KSPSetFromOptions() is called _after_ any other customization
 582     routines.
 583   */
 584   ierr = KSPSetFromOptions(ksp);CHKERRQ(ierr);
 585
 586   /* - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 587                       Solve the linear system
 588      - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - */
 589   PetscScalar T1,T2;
 590         T1 = MPI_Wtime();
 591   ierr = KSPSolve(ksp,b,x);CHKERRQ(ierr);
 592         T2 = MPI_Wtime();
 593   /* - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
 594                       Check solution and clean up
 595      - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - */
 596
 597   /*
 598      Check the error
 599   */
 600   Vec sol;
 601   VecDuplicate(b,&sol);
 602   MatMult(A,x,sol);
 603   VecAXPY(sol,-1,b);
 604   VecNorm(sol, NORM_2, &norm);
 605   ierr = KSPGetIterationNumber(ksp,&its);CHKERRQ(ierr);
 606   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD,"Norm of error %g iterations %D\n",(double)norm,its);CHKERRQ(ierr);
 607   ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "\t\t\t -- Execution time : %g (s)\n\n\n", T2-T1); CHKERRQ(ierr);
 608
 609
 610
 611
 612
 613
 614
 615
 616  {
 617
 618     Vec x2;
 619     Vec sol;
 620     VecDuplicate(b,&x2);
 621     VecDuplicate(b,&sol);
 622
 623     KrylovMinimize(A, b, x2);
 624
 625
 626
 627     MatMult(A,x2,sol);
 628     VecAXPY(sol,-1,b);
 629     VecNorm(sol, NORM_2, &norm);
 630     ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "\t\t\t -- Error Krylov Minimization %g\n",norm);
 631
 632   }
 633
 634
 635  {
 636
 637     Vec x2;
 638     Vec sol;
 639     VecDuplicate(b,&x2);
 640     VecDuplicate(b,&sol);
 641
 642     KrylovMinimizeLSQR(A, b, x2);
 643
 644
 645
 646     MatMult(A,x2,sol);
 647     VecAXPY(sol,-1,b);
 648     VecNorm(sol, NORM_2, &norm);
 649     ierr = PetscPrintf(PETSC_COMM_WORLD, "\t\t\t -- Error Krylov Minimization LSQR %g\n",norm);
 650
 651   }
 652
 653
 654
 655   /*
 656      Free work space.  All PETSc objects should be destroyed when they
 657      are no longer needed.
 658   */
 659   ierr = KSPDestroy(&ksp);CHKERRQ(ierr);
 660   ierr = VecDestroy(&u);CHKERRQ(ierr);  ierr = VecDestroy(&x);CHKERRQ(ierr);
 661   ierr = VecDestroy(&b);CHKERRQ(ierr);  ierr = MatDestroy(&A);CHKERRQ(ierr);
 662
 663   ierr = PetscFinalize();
 664   return 0;
 665
 666 }
 667