<div dir="ltr"><div>Hi all,</div><div><br></div><div>I have three questions [1,2,3].</div><div><br></div><div>For my application I don't know the sparsitiy pattern of my Jacobian in advance. [1] Why does Ipopt want to know it in advance at all? Is a graph-based fill-in reducing reordering only computed once in the beginning or for what benefit?</div><div>Calling my model with NaNs gives me by far more nonzeros than would practically occur in that Jacobian for any call with real values.</div><div><br></div><div>Further, I have the bad feeling that when in Matlab my matrix has by properties of my current iterate another number of non-zeros then Ipopt will rearrange them falsely (by using the same index arrays for the sparse storage), will thus use a wrong Jacobian and consequently fail to converge towards feasibility. [2] Is this true?</div><div><br></div><div>Why is it possible at all that Ipopt performs iterations where both objective and primal infeasibility grow? [3] Shouldn't the filter enforce that never one grows and always one strictly decreases (or in case any of these seems impossible that the solver exists)?</div><div><br></div><div>Thanks for your answers.</div><div><br></div><div>Kind regards,</div><div>Martin</div></div>