不同网格尺寸的迭代方法是指在迭代过程中使用不同大小的网格来计算。下面是一个示例解决方法，包含代码示例：

import numpy as np

def compute_iteration(grid_size):
    # 创建一个指定大小的网格
    grid = np.zeros((grid_size, grid_size))

    # 迭代计算网格中每个元素的值
    for i in range(grid_size):
        for j in range(grid_size):
            grid[i][j] = i + j

    return grid

# 使用不同的网格尺寸进行迭代计算
small_grid = compute_iteration(10)
medium_grid = compute_iteration(20)
large_grid = compute_iteration(30)

# 打印结果
print("Small grid:")
print(small_grid)

print("Medium grid:")
print(medium_grid)

print("Large grid:")
print(large_grid)

在上面的代码中，compute_iteration函数接受一个参数grid_size，表示网格的大小。函数使用numpy库创建一个大小为grid_size x grid_size的二维数组，然后通过嵌套的循环迭代计算每个网格元素的值，并将结果存储在对应的位置上。最后，使用不同的grid_size调用compute_iteration函数，并打印结果。

注意：上面的代码示例仅用于演示目的，实际的迭代计算过程可能会根据具体问题而有所不同。