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Analyse numérique d'une méthode énergétique pour la résolution ...

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Introduction<br />

pression du gradient de <strong>la</strong> fonctionnelle dépendant des états adjoints préa<strong>la</strong>blement<br />

définis en utilisant <strong>la</strong> théorie du contrôle. On donne ensuite les espaces<br />

et problèmes discrets <strong>pour</strong> l’approximation éléments finis des deux problèmes<br />

bien posés associés à <strong>la</strong> <strong>méthode</strong> <strong>énergétique</strong>. On peut alors effectuer l’analyse<br />

de convergence <strong>numérique</strong> de <strong>la</strong> <strong>méthode</strong> et on donne une estimation d’erreur<br />

a priori tenant compte du bruit sur les données. A partir de cette estimation,<br />

on donne une estimation de <strong>la</strong> valeur de <strong>la</strong> fonctionnelle lorsque les paramètres<br />

optimaux sont atteints, on déduit alors de cette estimation un critère d’arrêt<br />

dépendant du bruit et permettant de stopper l’algorithme d’optimisation avant<br />

explosion <strong>numérique</strong> de <strong>la</strong> solution. La procédure <strong>numérique</strong> <strong>pour</strong> l’implémentation<br />

de <strong>la</strong> <strong>méthode</strong> <strong>énergétique</strong>, puis des expérimentations <strong>numérique</strong>s avec<br />

données analytiques et singulières sont présentées.<br />

Le troisième chapitre est dédié au problème de Cauchy parabolique. Comme<br />

dans le deuxième chapitre, on étudie <strong>la</strong> <strong>méthode</strong> <strong>énergétique</strong> mais cette fois <strong>pour</strong><br />

l’équation de <strong>la</strong> chaleur évolutive. On s’intéresse également aux propriétés du<br />

problème de minimisation par le biais de <strong>la</strong> théorie du contrôle. En plus de <strong>la</strong><br />

discrétisation en espace, on introduit un schéma d’intégration temporelle et on<br />

effectue une analyse de convergence <strong>numérique</strong> tenant compte du bruit. Ce<strong>la</strong> nous<br />

conduit, comme précédemment, à l’écriture d’un critère d’arrêt adapté. La procédure<br />

<strong>numérique</strong> est détaillée et des expérimentations <strong>numérique</strong>s sont menées.<br />

Ces tests <strong>numérique</strong>s mettent en évidence les difficultés particulières dues aux<br />

opérateurs paraboliques <strong>pour</strong> cette <strong>méthode</strong>, c’est à dire <strong>la</strong> présence d’un bruit<br />

<strong>numérique</strong> perturbant le processus d’optimisation et l’accumu<strong>la</strong>tion d’erreur d’estimation<br />

à chaque pas de temps <strong>pour</strong> <strong>la</strong> dérivation d’un critère d’arrêt.<br />

6<br />

Cette thèse est accessible à l'adresse : http://theses.insa-lyon.fr/publication/2011ISAL0075/these.pdf<br />

© [R. Rischette], [2011], INSA de Lyon, tous droits réservés

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