Unable to solve linear system using PETSc Krylov solver, Solution failed to converge

Errors
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hello, everyone!
I’m trying to solve the equation distance to boundary. To reduce memory usage, use the GMRES processing method, and the corresponding code is:

u_0 = Function(V)
F = inner(grad(u), grad(v))*dx - f*v*dx
A, b = assemble_system(lhs(F), rhs(F), bc) solve(A, u_0.vector(), b, "gmres")

After running the code, it reminded me an error shown in the below figure( Unable to solve linear system using PETSc Krylov solver) . What is the problem and how could I solve it?

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Thanks ahead!

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Please provide a minimal working example that reproduces the error.

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my code is :

from dolfin import *

import numpy as np

#set_log_level(DEBUG)

# Primero tienes que decirle al código dónde está tu malla. Por ejemplo,

# mesh_path podría ser algo como ../carpeta/malla.xml.gz

mesh_path = "DATOS.xml"

mesh = Mesh(mesh_path)

out = HDF5File(mesh.mpi_comm(), 'geometry_3d.h5', 'w')

out.write(mesh, 'mesh')

# Vamos a resolver la ecuación de Eikonal con el método de FEM más simple

# de todos. Primero definimos el espacio de elementos finitos Galerkin

# continuo (CG) de orden 2.

V = FunctionSpace(mesh, 'CG', 2)

# Instanciamos unas variables

u = TrialFunction(V)

v = TestFunction(V)

f = Constant(1.0)

# Tenemos que definir la frontera de la malla en donde se imponen las

# condiciones de borde. Para tu caso, hay que considerar toda la frontera.

class Boundary(SubDomain):

def inside(self, x, on_boundary):

return on_boundary

boundary = Boundary()

# Se define la condición de borde

bc = DirichletBC(V, Constant(0.0), boundary)

# Ignora este paso. Como el problema de Eikonal es no lineal, se necesita usar

# un método de Newton-Raphson para resolverlo. Es bueno tener un estimador

# inicial de la solución, y esta ecuación nos entrega eso.

u_0 = Function(V)

F = inner(grad(u), grad(v))*dx - f*v*dx

A, b = assemble_system(lhs(F), rhs(F), bc)

solve(A, u_0.vector(), b, "gmres")

#solve(lhs(F) == rhs(F), u_0, bc,solver_parameters)

# Ahora definimos la ecuación de Eikonal para u_0 en formulación variacional

F =((inner(grad(u_0), grad(u_0)))**0.5)*v*dx - f*v*dx

# La ecuación de Eikonal es muy inestable, así que le sumamos un término de

# estabilización. No es demasiado importante este paso para tu uso.

stab = Constant(mesh.hmax()/25)

F += stab*inner(grad(u_0), grad(v))*dx

# Resolvemos la ecuación

solve(F == 0, u_0, bc)

# Guardamos la solución en un archivo para visualizar en Paraview

distance_file = File("distance_to_boundary.pvd");

distance_file << u_0```
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First of all; your code does not have the correct indentation.
Secondly, without the mesh one cannot reproduce the error.
Thirdly, you are solving a Poisson problem. Why not use CG + Hypre (boomeramg)?

This is what is done in:

See: How to solve variational problem by iteration methods - #2 by dokken for how to setup hypre in legacy dolfin.
But note:
Testing weak scalability of parallel solver: cg + hypre_amg - #4 by dokken