关于OpenMDAO中NewtonSolver参数solve_subsystems的功能及执行逻辑问询

问题1：solve_subsystems 参数的作用 #

• 当 om.NewtonSolver() 的 solve_subsystems=False 时，确实是纯整体式Newton-Raphson求解器：它仅在全局变量空间进行迭代，直接针对整个模型的总残差更新变量，不会单独触发子系统的非线性求解流程。
• 当 solve_subsystems=True 时，属于分层（全空间）Newton求解器：在每一步全局Newton迭代前，会先调用每个子系统自身的非线性求解器，将子系统内部的残差驱至零，再进行全局层面的变量步进。

问题2：ExplicitComponent 在Newton求解中的逻辑 #

ExplicitComponent 仅定义 compute() 方法，本质是正向映射关系：输出完全由输入直接计算得到，不存在需要满足的残差方程。在Newton求解过程中，无论 solve_subsystems 取值如何，它的逻辑都是：

• 当输入变量更新后，执行一次 compute() 计算输出，无需迭代求解——因为它没有残差需要收敛，只负责完成输入到输出的正向计算。

问题3：solve_subsystems=False 时隐式组件仍多次执行的原因 #

即使 solve_subsystems=False，全局Newton求解器的目标是让整个模型的总残差（包含隐式组件的残差）收敛到零，过程中会多次触发隐式组件的执行，原因如下：

1. 残差与雅可比计算需求：全局Newton每一步迭代都需要计算总残差和雅可比矩阵。对于隐式组件，apply_nonlinear 方法会被调用以计算残差；如果采用有限差分法计算雅可比，变量的每一次扰动都需要重新调用 apply_nonlinear，这会导致隐式组件多次执行。
2. 显式组件的特性：显式组件仅在输入变化时执行一次 compute() 得到输出，后续残差/雅可比计算不需要重复执行（因为输出是输入的确定函数），所以只会执行一次。
3. 子系统求解器未被触发：注意这里的隐式组件多次执行并非来自其自身的非线性求解器（solve_subsystems=False 会跳过子系统求解器），而是全局求解器在计算全局残差、雅可比过程中的必要调用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kasia