Tamtam Proceedings - lamsin

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IsoValue0.000933570.002800710.008402130.01026930.01213640.01773780.0196050.02147210.02707350.02894070.03080780.0364092IsoValue0.0009085430.002725630.008176890.009993970.01181110.01726230.01907940.02089650.02634770.02816480.02998190.0354332IsoValue-0.00141151-0.00107994-8.52274e-050.0002463440.0005779160.001572630.00190420.002235770.003230490.003562060.003893630.00488835194 Achchab et al.0.004542710.00635980.01362810.01544520.02271360.02453070.0317990.0336161Figure 2. Le domaine Ω, le maillage non conforme associé et la solution calculée.0.004667850.006534990.01400360.01587070.02333930.02520640.0326750.0345421-0.00074837-0.0004167990.0009094870.001241060.002567340.002898920.00422520.00455677Figure 3. le maillage raffiné, la solution calculée et les isovaleurs de l’estimateur d’erreur.6. Bibliographie[1] B.ACHCHAB,A.AGOUZAL,J.BARANGER AND J.F.MAITRE « Estimateur d’erreur a posteriorihiérarchique : Application aux éléments finis mixtes. », Numer. Math. 80 :159-179, (1998).[2] R.E. BANK AND R.K. SMITH, « A posteriori error estimates based on hierarchical bases. »,SIAM J. Numer.Anal. 30 :921-935, (1993).[3] R.E. BANK AND A.WEISER, « Some a posteriori error estimators for elliptic partial differentialequations. », Math. of Comp. 44 :283-301, (1985).[4] F. BELGACEM, « The mortar finite element method with Lagrange multipliers. », Numer.Math. 84 :173-197, (1999).[5] B. WOHLMUTH, « Hierarchical a posteriori error estimators for mortar finite element methodswith Lagrange multipliers. », SIAM J. Numer. Anal. 36 :1636-1658, (1999).TAMTAM –Tunis– 2005
Couplage modèle numérique de St-Venant etmaillage via les estimateurs a posteriori 1F. El Dabaghi a — N. Guelmi a,c — M. Amara a,ba INRIA Rocquencourt, B.P. 105, 78153 Le Chesnay Cedex, France.b Université de Pau -Avenue de l’Université, B.P. 1155, 64013 Pau, France.c ENP 10, Avenue Hassen Badi El Harrach, Alger, Algérie.1 Ce travail a bénéficié du support du projet euro-méditerranéen WADI, des programmes d’actionsIntégrées CMIFM MA/01/03., CMEP 01 MDU 529 et PLATON 05572UB.RÉSUMÉ. L’objectif de ce travail est le couplage maillage-modèle afin d’améliorer la simulation de lapropagation d’onde de crue, tant sur le plan de la qualité optimale d’une solution, pour une précisionrequise, que sur celui de son coût. Le modèle numérique adopté est basé sur une formulation vitessehauteur(U, H) des équations de St-Venant discrétisée en temps par un schéma Cranck-Nicholsonet en espace par éléments finis P 2 en U et P 1 en H, et faisant appel à un algorithme de Newtonpour les termes non-linéaires. Ainsi, l’idée consiste à extraire de l’analyse d’erreur a posteriori duproblème, des indicateurs géométrique calculés à partir d’une majoration de l’erreur d’interpolation;ensuite dans un processus itératif, ces indicateurs, combinés au Hessien de la solution obtenue àune étape, permettent de définir une métrique utilisée comme critère d’adaptativité et d’optimisationdu maillage à générer pour l’étape d’après. Cette approche est validée sur quelques cas de simulationd’écoulement à surface libre montrant l’amélioration intrinsèque de la qualité des solutions.ABSTRACT. In this work, we investigate coupling mesh-model technique, in order to improve numericalsimulations model of flood wave propagation, in term of optimal quality solution, for a requiredprecision, as well as in term of the computational cost. The adopted numerical model is based on awater depth-velocity formulation (U, H) of Saint-Venant equations, discretized by a Cranck-Nicholsontype scheme in time and by a finite elements method P 2 on U and P 1 on H in space. The correspondingfully non linear scheme is solved by Newton method combined to a direct linear solver. Thus,the idea consists to extract iteratively, from a posteriori error analysis of the problem, geometric errorestimators, calculated from error interpolation estimate. These indicators combined to the Hessian ofthe solution obtained at each iteration step allow to define a metric, which is used as adaptivity andoptimization criterion for generating new mesh for the next step. This approach is validated on somefree surface flow simulations cases, showing effectively the intrinsic improvement of solutions quality.MOTS-CLÉS : Simulation numérique, frontières libres, éléments finis, adaptation de maillage, métriqueanisotrope, estimateur d’erreur a posteriori, équations de Saint-VenantKEYWORDS : numerical simulation, free surface, finite elements, adaptive mesh, anisotropic metric,a posteriori error estimators, Saint-Venant equations195 TAMTAM –Tunis– 2005
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PréfaceOrganiser la seconde éditi
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Comité d’organisationMohamed Abd
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SOMMAIRE / CONTENTSI Conférences I
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Equilibre dans un système dynamiqu
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Arlequin method: Practical impacts
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Application de la méthode de Gauss
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Conférences InvitéesInvited Prese
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4 Amara et al.1. IntroductionWe are
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6 Amara et al.2.2. The nonlinear Na
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8 Amara et al.4. Numerical resultsW
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10 Auger et al.1. Introduction :Dan
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Quelques aspects mathématiques etn
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22 El Alaoui Talibi M.- Modèle d
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24 El Alaoui Talibi M.[3] M. Chamba
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26 Habbal1. IntroductionAngiogenesi
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28 HabbalThe pressure drop denoted
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30 Habbaltheorem 1 There exists a N
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32 HabbalFigure 2. Second Nash loop
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34 Hauray et al.1. IntroductionWe a
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Approximation de l’opérateur d
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42 LemrabetLorsque δ → 0, l’é
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48 Jaafar-Belaid et al.1. Introduct
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50 Jaafar-Belaid et al.where f(ρ)
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IIContrôleControl55
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60 ArfaouiLe système adjoint assoc
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62 Arfaoui[3] H. ARFAOUI , « Comma
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64 Benzekri et al.1. Global control
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66 Benzekri et al.ẏ = ∂H∂x =
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0 1 2 3 4 5 668 Benzekri et al.32.5
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70 Akian et al.1. IntroductionWe co
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72 Akian et al.We prove that v t+δ
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.74 Akian et al.0.0−1.0Exact solu
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76 Bokanowski et al.1. General fram
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78 Bokanowski et al.One interesting
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80 Bokanowski et al.4. Numerical ex
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Sur les problèmes de contrôle opt
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84 Metouileur lorsque u est dans L
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86 MetouiThéorème 2 Soit ū ε le
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88 Metoui[5] L.S. HOU, S.S. RAVINDR
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Système d’information intégré
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Gestion et modélisation des ressou
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Random perturbations of reduced gra
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Global Optimization of Water Resour
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Global Optimization of Water Resour
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IVEquations DifférentiellesDiffere
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114 B. Abdelkader1. IntroductionTel
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116 B. AbdelkaderNotons que les con
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118 B. AbdelkaderAlors pour tout X
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120 Bouzahir1. IntroductionWe consi
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122 Bouzahirwhere the linear operat
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Goursat boundary value problem forh
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126 A. Guezane-Lakoud et al.3. Func
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128 A. Guezane-Lakoud et al.5. Exis
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ACP neuronale : application à l’
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132 Chitroubl’approximation de la
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134 Chitroubcompression égal à 3.
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136 Chitroub[4] J. P. Nougier, Mét
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140 Ferchichi et al.soit T −1 = (
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246 Hasnaoui et al.On obtient alors
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248 Hasnaoui et al.5. Conclusion et
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250 Hernane-Boukari1. IntroductionW
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252 Hernane-Boukarianda 3 =−11 +
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INRIA-MODULEF0INRIA-MODULEF.250INRI
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Dimensions fractales : attracteurs
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262 Lamrini Uahabi et al.4. Attract
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264 Lamrini Uahabi et al.l 0 = λ
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Numerical analysis for the problem
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270 El-Kyal et al.d(u) = 1 2(∇u +
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280 Mezali et al.1. Motivation et m
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282 Mezali et al.s’annulant sur c
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284 Mezali et al.Temps CPUTemps Ela
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R. Touihri & S. Ghnimi *Méthode de
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288 Touihri et al.Les équations go
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Décomposition de domaine pour un m
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DDM pour les fractures 297et−→
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DDM pour les fractures 299dont l’
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Arlequin method: Practical impacts
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Arlequin method 303of the Arlequin
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Arlequin method 3052.2. Penalized A
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Reduction methods and uncertaintypr
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Reduction methods and uncertainty p
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Reduction methods and uncertainty p
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Homogénéisation d’un problème
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Problème de conduction-rayonnement
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Problème de conduction-rayonnement
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Détermination du nombre de région
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Simulation des courants de Foucault
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Une méthode d’accélération de
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Schéma SRNHS 3491. IntroductionUn
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Schéma SRNHS 3513. Application du
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Schéma SRNHS 3535. ConclusionLes r
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Smoothing and compressing surfaces
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Problème de convection en milieu p
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0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0
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Condensation de masse pour la méth
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Condensation de masse 367montre que
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Condensation de masse 369Le terme h
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Condensation de masse 371Aet Qile f
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VIIIModèles CinétiquesKinetic Mod
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376 Ben Abdallah et al.1. Introduct
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378 Ben Abdallah et al.where B ∓
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380 Ben Abdallah et al.ture that th
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382 Degond et al.1. IntroductionOn
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Les métaheuristiques : application
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Les métaheuristiques 391simulé fu
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Les métaheuristiques 393Fig. 1 Dia
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Les métaheuristiques 395Fig.4 : R
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Prices after capacity addition in m
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Multi-user elastic demand communica
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Shape optimization 4051. Introducti
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Shape optimization 4072.1. Variatio
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Shape optimization 409(a)(b)(c)(d)F
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Problèmes d’optimisation en éco
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Assimilation de données pour l’e
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Écart à la Réciprocité et ident
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Identification de fissures planes 4
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Algorithme de Kohn et Vogelius 4331
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Algorithme de Kohn et Vogelius 435l
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Algorithme de Kohn et Vogelius 4375
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Résolution d’un problème de Cau
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Problème inverse géométrique 445
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Identification de fissures 4511. In
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Application de l’algorithme deNeu
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Complétion de données en élastic
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Complétion de données en élastic
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Analytic extensions on an annulus:a
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Analytic extensions on an annulus 4
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Analytic extensions on an annulus 4
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Cauchy problem for Laplace’s equa
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Modélisation asymptotique des onde
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Ondes de relief 481( )ˆeiZw( C e D
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Ondes de relief 4836. Bibliographie
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Régularisation pour l’aéroacous
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Ondes dans les milieux poroélastiq
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The implicitly restarted Arnoldi me
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¨§¨ §IRAM method 509To overcome
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516 Achchab1. IntroductionDans la m
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518 AchchabNous montrons dans le pa
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A Stochastic partial differential e
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528 El Saadidiffusion process to a
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530 El Saadiwhere δ Xi(t) is the D
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532 El Saadi5. References[1] A. L.
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534 Ben Miled et al.1. Introduction
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536 Ben Miled et al.nature de l’e
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538 Ben Miled et al.Ensuite on étu
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Optimal spatial distribution of a b
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542 Mchich et al.at time t. The com
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544 Mchich et al.3∑where r = r i
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XIIIStructureStructure547
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550 Ayadi1. IntroductionConsider a
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552 AyadiFor all 0 ≤ p ≤ i, P p
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554 AyadiFigure 3. The curves above
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Analyse mathématique et numérique
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558 Chamekh et al.2. Modèle de tig
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560 Chamekh et al.Γ sr(s)r(σ)Figu
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Modélisation de l’effet dynamiqu
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564 RahmaniI 2 étant l’identité
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566 Rahmani• ( u 1δ1∫+ ,0u 1δ
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Résolution d’un systéme d’ela
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570 Saidoù u vérifie :n∑n∑j=1
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572 SaidEn effet :∣ u(y, s) 1+α
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Régularisation d’un problème d
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576 Achchab et al.On définit : F +
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578 Achchab et al.3. Estimation a p
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Modélisation d’un pieuR. Aboulai
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582 Aboulaich et al.Figure 1. Struc
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584 Aboulaich et al.5. Résultats n
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XIVThéorie des GraphesGraph Theory
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590 Hlaoui1. IntroductionMore and m
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592 Hlaoui3. The New Graph Represen
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594 Hlaoui1 1 2 3 4 1 1 3 411 421 4
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596 M. Nekri et al.1. IntroductionL
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598 M. Nekri et al.proposés. Ces m
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600 M. Nekri et al.cycle de longueu
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TAMTAM -Tunis- 2005 602
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El Guarmah, M., 218El Kacimi, A., 2
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