Thèse soutenue

Problèmes inverses pour des équations différentielles aux dérivées fractionnaires

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Auteur / Autrice : Ramiz Tapdigoglu
Direction : Mokhtar Kirane
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mécanique des fluides
Date : Soutenance le 18/01/2019
Etablissement(s) : La Rochelle
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Euclide (La Rochelle ; 2018-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur pour l’Environnement (La Rochelle)
Jury : Président / Présidente : Manuela Rodrigues
Examinateurs / Examinatrices : Mokhtar Kirane, Manuela Rodrigues, Mohammed Guedda, Etibar Penahli, Abdallah El Hamidi, Laurence Cherfils
Rapporteurs / Rapporteuses : Mohammed Guedda, Etibar Penahli

Résumé

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Dans cette thèse, nous nous intéressons à résoudre certains problèmes inverses pour des équations différentielles aux dérivées fractionnaires. Un problème inverse est généralement mal posé. Un problème mal posé est un problème qui ne répond pas à l’un des trois critères de Hadamard pour être bien posé, c’est-à-dire, soit l’existence, l’unicité ou une dépendance continue aux données n'est plus vraie, à savoir, des petits changements dans les données de mesure entraînent des changements indéfiniment importants dans la solution. La plupart des difficultés à résoudre des problèmes mal posés sont causées par l’instabilité de la solution. D’autre part, les équations différentielles fractionnaires deviennent un outil important dans la modélisation de nombreux problèmes de la vie réelle et il y a eu donc un intérêt croissant pour l’étude des problèmes inverses avec des équations différentielles fractionnaires. Le calcul fractionnaire est une branche des mathématiques qui fait référence à l’extension du concept de dérivation classique à la dérivation d’ordre non entier. Calculer une dérivée fractionnaire à un certain moment exige tous les processus précédents avec des propriétés de mémoire. C’est l’avantage principal du calcul fractionnaire d’expliquer les processus associés aux systèmes physiques complexes qui ont une mémoire à long terme et / ou des interactions spatiales à longue distance. De plus, les équations différentielles fractionnaires peuvent nous aider à réduire les erreurs découlant de paramètres négligés dans la modélisation des phénomènes physiques.