Thèse soutenue

La méthode du Zoom Numérique pour des problèmes elliptiques perturbés et des problèmes non linéaires

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Auteur / Autrice : Adnan Alahmad
Direction : Alexei Lozinski
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques
Date : Soutenance le 02/11/2020
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Carnot-Pasteur (Besançon ; Dijon ; 2012-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mathématiques de Besançon (Besançon) - Laboratoire de Mathématiques de Besançon / LMB
Etablissement de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
Jury : Président / Présidente : Grégory Vial
Examinateurs / Examinatrices : Alexei Lozinski, Grégory Vial, Jacques Rappaz, Anthony Nouy
Rapporteurs / Rapporteuses : Jacques Rappaz, Anthony Nouy

Mots clés

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Résumé

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Nous proposons plusieurs nouvelles variantes de la méthode du Zoom Numérique et les étudions mathématiquement. Nous considérons principalement la situation suivante simple, mais pertinente aux applications pratiques : l'équation de Poisson dans un domaine contenant un petit trou. Nous utilisons un maillage global grossier qui ne voit pas le trou et corrigeons ce défaut grâce à un maillage fin placé autour du trou et conforme à celui-ci. Un algorithme itératif (zoom numérique multi-modèles ou couplage des modèles non intrusif) est alors proposé, résolvant alternativement les problèmes sur les maillages global et local. Nous introduisons un cadre mathématique pour ces méthodes sous des hypothèses très générales sur les maillages: le maillage fin peut être placé sur le maillage grossier de manière arbitraire. Nous analysons ensuite théoriquement à la fois la précision de la méthode par rapport aux raffinements du maillage et le taux de convergence des itérations. Nous comparons également cette approche avec la méthode des développements asymptotiques. Enfin, nous adaptons notre méthode aux problèmes monotones avec des non-linéarités localisées, en modifiant la preuve de convergence et en donnant une estimation d'erreur a priori.