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>