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HFSS迭代求解和直接求解

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HFSS15自带了两种求解器,直接求解器Direct Matrix Solver和迭代求解器Iterative Matrix Solver(这里就不考虑积分求解和时域求解了)。本文简单介绍一下这两种求解器,并对它们的性能进行一下比较。

直接求解器Direct Matrix Solver

直接求解器使用了矩阵的LU分解。该求解器适用于中等规模的问题。如果问题过大,迭代求解往往具有较好的性能。但具体多大规模的问题才算过大,并没有文档指出。

迭代求解器Iterative Matrix Solver

与直接求解器相比,迭代求解器可以有效地降低内存占用量。对于大规模问题,迭代求解器也有着更高的效率。控制迭代求解精度的参数为relative residual(相对残差?)。

 

HFSS给出了下面的数据:

求解器 时间 内存占用
直接求解器 N^1.7 N^1.3
迭代求解器 N^1.2 N^1.0

其中N是未知量个数。

选择求解器的选项位于analysis选项的Options页:

求解器的选择1

求解器的选择2

relative residual的默认值为E-4,即0.001。

不同求解器实测

用两种求解器对HFSS自带的一分八功分器(corporate_feed.hfss)(对,又是它!)进行求解。

求解器 自适应剖分用时 求解用时 矩阵规模
直接求解 327 436 756513
迭代求解 452 1219 756275

从上表可以看到结果非常有意思,迭代求解的用时远超过直接求解。这应该是和模型规模不够大有关。但多大规模的问题才算是大呢,我也不知道了……
等我以后换了电脑,再找个足够大规模的模型测试一下。

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