HFSS迭代求解和直接求解

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：

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：

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。

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。