我必须在 b = A*x 中求解 x，其中 a 是稀疏的。这适用于 Matlab 的 mldivide：x = A \ b。由于我将不得不对非常大的 A 使用迭代算法，因此我目前正在测试 Matlab 的迭代算法，特别是 bicgstab：

[L, U] = ilu(A, struct('type', 'ilutp', 'droptol', 0.0000001, 'udiag', 0));
[delta2, flag, relres, iter] = bicgstab(A, b, 0.0000001, 2000, L, U);

基本上，这适用于使用 randn(...) 生成的一般向量 b。但它不适用于我的问题中的向量 b 。在这种情况下不起作用意味着：它执行一次或仅几次迭代并返回标志 1，表示它没有在允许的迭代次数内收敛。与 x = A \b 的解相比，返回的向量是错误的。

向量 b 和矩阵 A 的值在很大的幅度范围内（大约 1e10），矩阵 A 是一个一般的稀疏矩阵，维度大约为 2000x2000，条件大约为 1e14

我目前唯一的想法是更改矩阵后面系统的物理单位，使大值变小，小值变大。

我知道关于这个问题的信息很少，但我很乐意提供任何提示，尤其是如何找到有关该问题的更多信息。