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université de montréal développement de la méthode sn à schémas ...

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84<br />

3.4.5.2 Cas 222222 : Étu<strong>de</strong> <strong>de</strong> convergence avec le schéma parabolique pour les<br />

flux surfaciques<br />

0.04<br />

0.035<br />

222222 case : D2 Sn12 no DSA<br />

L 1<br />

error<br />

L 2<br />

error<br />

L ∞<br />

error<br />

0.03<br />

0.025<br />

err<br />

0.02<br />

0.015<br />

0.01<br />

0.005<br />

0<br />

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10<br />

submesh<br />

FIG. 3.16 Cas 222222 : évolution <strong>de</strong> l’erreur en fonction du raffinement angu<strong>la</strong>ire pour<br />

les flux surfaciques<br />

3.4.5.3 Interprétation <strong>de</strong>s résultats<br />

Comme attendu, le domaine <strong>de</strong> convergence monotone est atteint plus rapi<strong>de</strong>ment du<br />

point <strong>de</strong> vue spatial, et un indice <strong>de</strong> discrétisation spatial <strong>de</strong> 4 suffit dans ce cas l<strong>à</strong>.<br />

3.4.6 Conclusion <strong>de</strong> l’étu<strong>de</strong> préliminaire <strong>de</strong> convergence<br />

On peut maintenant sélectionner avec précision les paramètres <strong>de</strong> notre solveur, afin dans<br />

une première approche <strong>de</strong> traiter entièrement <strong>la</strong> suite <strong>de</strong> benchmarks, et également <strong>de</strong>

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