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université de montréal développement de la méthode des ...

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91<br />

peuvent apparaître très vite; par exemple, si <strong>la</strong> stratégie <strong>de</strong> résolution du système<br />

ACA n’est pas au point, typiquement, si le préconditionnement ILU0 est enlevé, <strong>la</strong><br />

convergence <strong>de</strong> ACA est dégradée.<br />

10 0 Nombre d’itérations<br />

10 −1<br />

10 −2<br />

Précision<br />

10 −3<br />

10 −4<br />

10 −5<br />

10 −6<br />

ε = 10 −5 Free ACA SCR GMRES GMRES + ACA GMRES + SCR BiCGSTAB<br />

5 10 15 20 25 30 35 40 45<br />

Fig. 5.3 Histogramme <strong>de</strong> convergence pour l’assemb<strong>la</strong>ge fortement hétérogène<br />

Concernant les métho<strong>de</strong>s <strong>de</strong> Krylov, GMRES donne <strong>de</strong> bien meilleurs résultats que<br />

Bi-CGSTAB ce qui conforte notre choix <strong>de</strong> cette métho<strong>de</strong> pour MOC. Bien que SCR<br />

seul ne donne pas <strong>de</strong> bons résultats, lorsqu’il est utilisé comme préconditionnement<br />

avec GMRES, il permet <strong>de</strong> réduire le nombre d’itérations <strong>de</strong> manière notable. La<br />

situation est ici tout à fait simi<strong>la</strong>ire à ce qui a été observé avec une métho<strong>de</strong><br />

DSA dans le contexte <strong>de</strong>s métho<strong>de</strong>s aux ordonnées discrètes dans [Warsa et al.,<br />

2003a] ou encore avec ACA dans son imp<strong>la</strong>ntation préliminaire avec MOC. Au final,

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