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私はプロジェクトのソルバーとしてpetscを使用しています。しかし、並列モードのソルバは、私の期待よりもはるかに多くのプロセスを作成します。petscをMPIモードで実行するにはどうすればいいですか？
pythonとpetsc4pyを使用しているコード。マシンは4つのコアを持っています。 （a）。私が直接実行すると、petscは行列をアセンブルするために1つのプロセスしか使用せず、式を解く4つのプロセス、すなわち （b）を作成します。私がコメント 'mpirun -n 4'を使用すると、petscは4つのプロセスを使って行列を組み立てますが、式を解くために16プロセスを作成します。
私は独自のPythonコードをチェックしました。次のように：ソルバーをpetscする
m = PETSc.Mat().create(comm=PETSc.COMM_WORLD)
m.setSizes(((None, n_vnode[0]*3), (None, n_fnode[0]*3)))
m.setType('dense')
m.setFromOptions()
m.setUp()
m_start, m_end = m.getOwnershipRange()
for i0 in range(m_start, m_end):
delta_xi = fnodes - vnodes[i0//3]
temp1 = delta_xi ** 2
delta_2 = np.square(delta) # delta_2 = e^2
delta_r2 = temp1.sum(axis=1) + delta_2 # delta_r2 = r^2+e^2
delta_r3 = delta_r2 * np.sqrt(delta_r2) # delta_r3 = (r^2+e^2)^1.5
temp2 = (delta_r2 + delta_2)/delta_r3 # temp2 = (r^2+2*e^2)/(r^2+e^2)^1.5
if i0 % 3 == 0: # x axis
m[i0, 0::3] = (temp2 + np.square(delta_xi[:, 0])/delta_r3)/(8 * np.pi) # Mxx
m[i0, 1::3] = delta_xi[:, 0] * delta_xi[:, 1]/delta_r3/(8 * np.pi) # Mxy
m[i0, 2::3] = delta_xi[:, 0] * delta_xi[:, 2]/delta_r3/(8 * np.pi) # Mxz
elif i0 % 3 == 1: # y axis
m[i0, 0::3] = delta_xi[:, 0] * delta_xi[:, 1]/delta_r3/(8 * np.pi) # Mxy
m[i0, 1::3] = (temp2 + np.square(delta_xi[:, 1])/delta_r3)/(8 * np.pi) # Myy
m[i0, 2::3] = delta_xi[:, 1] * delta_xi[:, 2]/delta_r3/(8 * np.pi) # Myz
else: # z axis
m[i0, 0::3] = delta_xi[:, 0] * delta_xi[:, 2]/delta_r3/(8 * np.pi) # Mxz
m[i0, 1::3] = delta_xi[:, 1] * delta_xi[:, 2]/delta_r3/(8 * np.pi) # Myz
m[i0, 2::3] = (temp2 + np.square(delta_xi[:, 2])/delta_r3)/(8 * np.pi) # Mzz
m.assemble()
主成分関連付け以下の通りである：私にいくつかの提案を与えることができるいずれか
ksp = PETSc.KSP()
ksp.create(comm=PETSc.COMM_WORLD)
ksp.setType(solve_method)
ksp.getPC().setType(precondition_method)
ksp.setOperators(self._M_petsc)
ksp.setFromOptions()
ksp.solve(velocity_petsc, force_petsc)
ありますか？ありがとう。