Analyse numérique de problèmes non convexes à donnée au bord non linéaire

Numerical analysis of non-convex problems with non-linear boundary conditions

• Auteur / Autrice : Wei Li
• Direction : Michel Chipot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques
• Date : Soutenance en 1993
• Etablissement(s) : Metz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Éléments finis, Méthode des

Analyse numérique

Mots clés libres

Puits de potentiel

Problème non convexe

Eléments finis

Résumé

Ce travail porte sur l'étude des problèmes non convexes. Ils interviennent dans le domaine des matériaux, par exemple cristaux, etc. Nous considérons les problèmes suivants : inf#(*(x)) dx; inf#(*(x))+((x)a(x)) dx sur certains espaces de Sobolev w#1#p(a) et ou la densité d'énergie possède des puits de potentiels. En général, de tels problèmes n'admettent pas de solution classique. Sur cette étude, une approche, introduite par M. Chipot, C. Collins et D. Kinderlerer, a été développée. Dans les sections 1 et 2, des résultats d'estimations dans l'espace des éléments-finis ont été obtenus. La section 3 est consacrée à une analyse paramétrée. On obtient un résultat de la mesure de Young qui décrit l'existence et l'unicité de la solution généralisée. Enfin dans la section 4, des estimations au point de vue probabiliste ont été déduits, et expliquent le comportement des suites minimisantes

In this thesis, we study a kind of non-convex varaitional problems. Such problems originated in material science, for example in crystal, etc. We consider the following problems : inf#(*(x)) dx; inf#(*(x))+((x)a(x)) dx on certain Sobolev space w#1#p(a) and where the energy density posses energy wells, say w1 i=1,. . . K. In general, such problems can be no classical solution. In our studies, the numerical method introduced by M. Chipot, C. Collins and D. Kinderlerer has been developped. In section 1 and 2 some results of estimation in a space of finit-element are obtained. Section 3 is contributed to an analysis or parametrized measure. We get a result of Young measure which showing the existence and uniqueness of the generalized solution. And in section 4, we have some estimation results in terms of probability, which explains the behavior of the minimising sequences