09.08.2015 Views

Etude de méthodes de pas de temps local dans un schéma Galerkin ...

Etude de méthodes de pas de temps local dans un schéma Galerkin ...

Etude de méthodes de pas de temps local dans un schéma Galerkin ...

SHOW MORE
SHOW LESS
  • No tags were found...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

En revanche, le même raisonnement ne peut s’appliquer sur β, celui-ci étant présent <strong>dans</strong> les <strong>de</strong>uxautres flux et ne pouvant les annuler en même <strong>temps</strong> ; on ne peut donc <strong>pas</strong> lui attribuer <strong>un</strong>e valeurdépendant <strong>de</strong>s champs <strong>de</strong> manière évi<strong>de</strong>nte comme ce fut le cas pour α. On peut cependant le cherchertel que la somme <strong>de</strong>s flux restant soit nulle, c’est-à-dire tel que :2∆t3(E n 2∣ S 21(H n+ 1 61 − H n+ 1 21 ) + 3 )2 β+ 2∆t3(E n+12∣ S 21(H n+ 5 61 − H n+ 1 21 ) + 3 )2 β = 0,soit encore, en regroupant les termes en β et en posant a = E2 n + En+1 2 et b = (E2 n| S 21(H n+ 1 6H n+ 1 21 )) + (E2n+1∣ S21 (H n+ 5 61 − H n+ 1 21 )), chercher β tel que :( ∣ 3 ∣∣∣a)2 β + b = 0.1 −Le problème <strong>de</strong> la détermination <strong>de</strong> β est donc largement surdéterminé. On peut donc chercher la correctionβ qui minimise l’écart entre les champs E2 n+1 avant et après correction, afin <strong>de</strong> conserver <strong>un</strong>esolution numérique la plus fidèle possible. En pratique, on corrigera le champ E2 n+1 en ajoutant M2 ε−1 β(d’après la définition <strong>de</strong> β <strong>dans</strong> (25)). On définit ainsi le problème d’optimisation :Trouver β solution du problème :⎧ ∥ ⎨ ∥∥Mminε −12 β∥ 2β⎩s.c : ( 32 β∣ ∣ a ) + b 0Remarque 21 Plutôt que considérer la contrainte ( 32 β∣ ) (∣ a + b = 0, on choisit 32 β∣ )∣ a + b 0 quitraduit le fait que la correction doit annuler les flux restants ou les rendre dissipatifs, ce qui est suffisant∥pour stabiliser le schéma. La fonction coût ∥M2 ε−1 β∥ 2 traduit quant à elle l’écart entre les champsavant et après correction. Ce problème admet <strong>un</strong>e <strong>un</strong>ique solution, la contrainte étant linéaire et lecritère quadratique.On définit le Lagrangien du problème :(L(β, µ) = M ε−1∣ M ε−12 β2 β) (( ∣ ) )3 ∣∣∣+ µ2 β a + b ,µ ∈ R étant le paramètre KKT associé à la contrainte. Les conditions d’optimalité du 1 er ordre donnentle système d’équations :⎧⎪⎨⎪⎩∂ β L = 0( 32 β∣ ∣ a)+ b 0µ (( 32 β∣ ∣ a ) + b ) = 0⎧⎪⎨⇐⇒⎪⎩2M ε−22 β + µa = 0 (1)( 32 β∣ ∣ a)+ b 0 (2)µ (( 32 β∣ ∣ a ) + b ) = 0 (3)– Si b 0 (i.e : les flux sont dissipatifs) : alors la contrainte est relaxée pour la solution globaleβ = 0 ; <strong>pas</strong> <strong>de</strong> correction. C’est <strong>un</strong> résultat logique puisque si les flux sont dissipatifs il n’y a <strong>pas</strong><strong>de</strong> correction à faire.– Si b > 0 : Alors la contrainte est saturée, car si µ = 0, alors β = 0 par (1) et la contrainte (2) n’estplus vérifiée. On a donc µ ≠ 0 (et donc ( 32 β∣ )∣ a + b = 0). En multipliant à gauche (1) par Mε 22 eten multipliant scalairement par a, on obtient :( ∣ )2 (β| a) + 3 ∣∣2 µ M2 ε2aa = 0( ∣ )⇐⇒ − 4 3 b + 3 ∣∣2 µ M2 ε2aa = 08⇒ µ =9( M2 εa|M 2 εa)b⇒ β = − 2 b3 ( M2 εa|M 2 εa)Mε22 a.37(27)

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!