Tamtam Proceedings - lamsin

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266 Lamrini Uahabi et al.En conséquence, nous avons montré, dans [5], les deux théorèmes suivants :Théorème 9. Les dimensions de Boîtes de chacune des réunions des familles d’arcs trinomiauxA 1 (p, k, r, n) et A 2 (p, k, r, n) sont toutes les deux égales à 3/2.Théorème 10. Les dimensions de Boîtes de chacune des réunions des familles d’arcs trinomiauxB 1 (p, k, r, n), B 2 (p, k, r, n), F 1 (p, n − k, r, n) et F 2 (p, n − k, r, n) sont touteségales à 1.6.3. Arcs trinomiaux dans le cas α < 0Dans ce cas, (1) admet comme solutions les six familles d’arcs : A ′ 1(p, n − k, r, n),A ′ 2(p, n − k, r, n), B ′ 1(p, n − k, r, n), B ′ 2(p, n − k, r, n), F ′ 1(p, k, r, n) et F ′ 2(p, k, r, n),où p et r des entiers naturels :- Arcs A ′ 1(p, n − k, r, n) : θ ∈]2πr/n, (2p + 1)π/(n − k)[, n ≥ 5, r ≥ p + 1 et[2(r − p) − 1]n/2r < k < 2(r − p)n/(2r + 1).- Arcs A ′ 2(p, n − k, r, n) : θ ∈](2p + 1)π/(n − k), 2πr/n[, n ≥ 3, r ≥ p + 1,2(r − p − 1)n/(2r − 1) < k < [2(r − p) − 1]n/2r.- Arcs B ′ 1(p, n − k, r, n) : θ ∈]2πr/n, (2p + 1)π/(n − k)[, n ≥ 3, r ≥ p + 1 etk = 2(r − p)n/(2r + 1) est un entier.- Arcs B ′ 2(p, n − k, r, n) : θ ∈](2p + 1)π/(n − k), 2(r + 1)π/n[, n ≥ 3, r ≥ p + 1 etk = 2(r − p)n/(2r + 1) est un entier.- Arcs F ′ 1(p, k, r, n) : θ ∈]2πp/k, 2πr/n[, n ≥ 5, r ≥ p+1 et pn/r < k < 2pn/(2r−1).- Arcs F ′ 2(p, k, r, n) : θ ∈]2πr/n, 2πp/k[, n ≥ 4, r ≥ p et 2pn/(2r + 1) < k < pn/r.Dans [6], nous avons prouvé les résultats suivants :Théorème 11. La fonction ρ(θ) est :- croissante pour les arcs A ′ 1(p, n − k, r, n) et B ′ 1(p, n − k, r, n).- décroissante pour les arcs A ′ 2(p, n − k, r, n) et B ′ 2(p, n − k, r, n).- unimodale pour les arcs F ′ 1(p, k, r, n) et F ′ 2(p, k, r, n). Par conséquent, dans [5], nousavons prouvé les deux théorèmes suivants :Théorème 12. Les dimensions de Boîtes de chacune des réunions des familles d’arcstrinomiaux A ′ 1(p, n − k, r, n) et A ′ 2(p, n − k, r, n) sont toutes les deux égales à 3/2.Théorème 13. Les dimensions de Boîtes de chacune des réunions des familles d’arcstrinomiaux B ′ 1(p, n−k, r, n), B ′ 2(p, n−k, r, n), F ′ 1(p, k, r, n) et F ′ 2(p, k, r, n) sont égalesà 1.7. Bibliographie[1] G. CHERBIT, « Fractals : Dimensions non entières et applications. », Masson, Paris, France,1991.[2] S. DUBUC AND M. ZAOUI, « Sur la quasi-convexité des arcs trinomiaux. », Rend. Circ.Mat. Palermo, Série 2, XLV, 1996, pp. 493-514.TAMTAM –Tunis– 2005
Dimensions fractales 267[3] S. DUBUC AND M. ZAOUI, « The fractal dimension of a union of trinomial arcs. », WorldScientific Publishing Company, Fractals, Vol. 4, No. 4, 1996, pp. 555-562.[4] K. J. FALCONER, « Fractal geometry : mathematical foundations and applications. », JohnWiley and Sons, London, England, 1990.[5] K. LAMRINI UAHABI,« Monotonie et dimension fractale des arcs trinomiaux. », Thèse dedoctorat, Université Mohamed 1er, Oujda, Maroc, 2004.[6] K. LAMRINI UAHABI AND M. ZAOUI, « Sur la monotonie des arcs trinomiaux. », Rend.Circ. Mat. Palermo, À paraître.[7] E. N. LORENZ,« Deterministic non periodic flow. », J. Atmos. Sci., 20, 1983, pp. 130-141.[8] M. ZAOUI,« Dimension fractale d’une réunion d’arcs trinomiaux. », Thèse de doctorat,Université de Montréal, Canada, 1994.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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12 Auger et al.La condition de stab
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14 Auger et al.3.1. Taux de migrati
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16 Auger et al.L’équilibre rapid
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18 Auger et al.[7] BRAVO DE LA PARR
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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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36 Hauray et al.minimal time interv
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38 Hauray et al.From this last theo
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Approximation de l’opérateur d
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42 LemrabetLorsque δ → 0, l’é
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44 Lemrabetavec[∆ ∗ (δ)c = [I
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46 Lemrabet6. Bibliographie[1] N. B
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48 Jaafar-Belaid et al.1. Introduct
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52 Jaafar-Belaid et al.202040406060
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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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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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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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138 Ferchichi et al.1. Introduction
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140 Ferchichi et al.soit T −1 = (
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142 Ferchichi et al.[4] G.I. BISCHI
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144 Hafidi1. IntroductionOn étudie
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146 Hafidia ) ∫ Ωpdx → +∞ qu
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148 HafidiLEMME 3.2. On a lim R(θ
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150 Lefebvre1. IntroductionSoit (X
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152 LefebvreOn peut aussi écrire q
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154 Lefebvre5. BibliographieD.R. Co
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156 Meskine1. IntroductionDans le p
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158 Meskinefaibles σ( ∏ L M ,
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160 Meskine[12] E. YA. KHRUSLOV, L.
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162 K. Saoudi1. IntroductionL’ét
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164 K. Saoudice qui montre que la s
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166 K. Saoudieton aboutit au résul
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168 K. Saoudietc 1 + c 2 = 1 ∫(u
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170 K. SaoudiRemarque 3.1. Du lemme
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172 K. Saoudiet∫v(t, x) dxΩest c
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VEstimation d’ErreursError Estima
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178 Achchab et al.1. IntroductionDu
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180 Achchab et al.such that}Xh 2 ={
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182 Achchab et al.[2] B.ACHCHAB, M.
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184 Alla et al.1. IntroductionLes e
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186 Alla et al.3. Position du probl
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IsoValue-0.00070533-0.000604452-0.0
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190 Achchab et al.1. IntroductionLe
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192 Achchab et al.où T hi/2 est le
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IsoValue0.000933570.002800710.00840
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196 El Dabaghi et al.1. Motivation
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198 El Dabaghi et al.0 ≤ λ i ≤
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200 El Dabaghi et al.Figure 4. Mail
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Residual error estimators for the t
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204 Kharrat et al.The step (3) need
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206 Kharrat et al.following estimat
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VIMécanique des FluidesFluid Mecha
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212 Abdelwahed et al.1. Introductio
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214 Abdelwahed et al.Ainsi, suivre
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Homogénéisation d’un problème
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Problème de conduction-rayonnement
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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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382 Degond et al.1. IntroductionOn
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384 Degond et al.q φ s (x, t)/(|q|
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386 Degond et al.Enfin l’opérate
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Les métaheuristiques : application
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Les métaheuristiques 391simulé fu
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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 479 uuuv 1 1 pu v
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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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Miroir à retournement temporel 491
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Vibro-acoustique instationnaire 497
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Vibro-acoustique instationnaire 499
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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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IRAM method 511The application of t
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XIIScience du VivantLife Science513
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516 Achchab1. IntroductionDans la m
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518 AchchabNous montrons dans le pa
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520 Achchab5. Bibliographie[1 ] AIE
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524 Derbel et al.On se propose de d
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A Stochastic partial differential e
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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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Tamtam Proceedings - lamsin

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