Tamtam Proceedings - lamsin

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346 A. Laouar et al.‖ u k − v k ‖ ∞ < ε où ε est nombre positif très petit.Décrivons maintenant la procédure d’initialisation des vecteurs u 0 , v 0 . Si Au 0 < b, etb < Av 0 ( A = I − T ).Les vecteurs initiaux u 0 , v 0 dans l’étape 0 peuvent être choisis de la manière suivante :u 0 = −v 0 = −(δ, ..., δ) t avec δ > max( b λ , −bλ ) > 0etλ = min( ∑ ∑a i,j ) > 0, b = min(b i ), b = max(b i ) oùb = (b i ) i=1,...,n .iiij5. Application numériquePour la réalisation des simulations numérqiues, on prend Ω h =]0, 1[x]0, 1[ et on sedonne un maillage régulier de pas h (h = 1N+1 ). La discrétisation du problème (P h) sefait par la méthode des différences finies qui permet d’obtenir le système linéaire suivant :Au = h 2 f, f = (f 1 , ..., f n ) t (8)où A est la matrice de discrétisation de l’opérateur défini par (2). Cette matrice a unestructure multi-diagonale non symétrique et elle est diagonale dominante. La résolutiondu système (8) se fait par la méthode de Jacobi avec projection.Dans notre expérimentation, nous avons pris δ 1 = √ 2, δ 2 = 0, α 0 = 100, µ 1 = µ 2 =0.01, f = (30, ..., 30) T , Ψ = (3.2, 3, 3.2, ..., s) T et une précision ε = 10 −14 .Tous les calculs ont été traité par le logiciel Mathlab 6.5 ; nous avons calculé le nombred’itérations et mesuré le temps de résolution du problème par l’algorithme (Alg1) et l’algorithmeaccéléré (Alg2).Dans le tableau 1, on regroupe les résultats obtenus pour l’algorithme (Alg1).Le pas de discrétisation h = 1/ (n + 1) Nbre d’itérations Temps :cpu(S)1/9 65 36.80001/14 141 414.9601/16 180 896.4401/17 202 1272.020T ableau 1Le tableau 2 contient les résultats obtenus pour l’algorithme accéléré (Alg2). :Le pas de discrétisation h = 1/ (n + 1) Nbre d’itérations Temps : cpu1/9 30 26.56001/14 69 256.5601/16 88 340.7601/17 93 658.670T ableau 2TAMTAM –Tunis– 2005
Une méthode d’accélération de convergence 347Commentaire : Les résultats obtenus montrent bien qu’il y a une amélioration de convergencepuisque nous obtenons un gain en temps CPU environ de 30% . Pour la généralisationde cette méthode, nous proposons d’étendre cette étude à d’autres problèmes pluscomplexes.6. Bibliographie[1] A. BENSOUSSAN.et J. L. LIONS : Applications des inéquations variationnelles en contrôlestochastique. DUNOD, 1978.[2] C.BREZINSKI. : Convergence Acceleration during the 20th centry, J.Comput. Appl.Math.,122, pp 1-21, 2000.[3] C.BREZINSK & C. CHEHAB : Nonlinear Hybrid Procedure and Fixed Point Iterations, Numer.Funct. Anal. Optimization, 19 (1998) 465-487 systems.J.Comput. Appl.Math.,77, pp 35-51,1997.[4] M.N. El-Tarazi : On a monotony preserving accelerator process for succeccive approximationsmethods. IMA of Numerical Analysis , 6 pp. 439-446, 1986.[5] A. LAOUAR : Aspects de l’analyse numérique de méthodes itératives de point fixe : Erreursd’arrondi, Accélération de convergence, Sous-domaines. Thèse de Doctorat, Université de Besançon,France 1988.[6] S. MAZOUNI : Contribution à l’approximation en norme L ∞ des inequations variationnellesparaboliques. Thèse de Magister, Université de Badji Mokhtar, Annaba. 1996.[7] J.C. MIELLOU : Extrapolation aggregation of monotone kind. Application to "one obstacle’s"stationnary problem.Proceeding of intensive seminary one free boundary value problems. Pavia,Ed. Magenes pp. 411-437, 1979.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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50 Jaafar-Belaid et al.where f(ρ)
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52 Jaafar-Belaid et al.202040406060
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IIContrôleControl55
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58 Arfaoui1. IntroductionCe travail
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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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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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216 Abdelwahed et al.Figure 3. Isov
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Procédure spectrale avec diagonali
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220 El Guarmah et al.où Ra et P r
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222 El Guarmah et al.M 10 20 25 35
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Simulation de l’onde de crue via
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226 El Dabaghi et al.de R 2 , de fr
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228 El Dabaghi et al.INRIA-MODULEFm
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INRIA-MODULEF230 El Dabaghi et al.I
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232 Amoura et al.1. IntroductionFor
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234 Amoura et al.where u = rot r ψ
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236 Amoura et al.CURRENT FUNCTION5
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238 Frih et al.1. IntroductionLa mo
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240 Frih et al.et dans la fracture,
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242 Frih et al.6. Bibliographie[1]
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244 Hasnaoui et al.1. IntroductionL
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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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254 Kloucha et al.1. Motivation et
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256 Kloucha et al.Si le domaine Λ
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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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266 Lamrini Uahabi et al.En conséq
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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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290 Touihri et al.Tol N It (Newt) t
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292 Touihri et al.5. Bibliographie[
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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 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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−0.5 −0.4 −0.3 −0.2 −0.1
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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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−1 −0.8 −0.6 −0.4 −0.2 0
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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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522 Derbel et al.1. IntroductionLa
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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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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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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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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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Modélisation de l’effet dynamiqu
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566 Rahmani• ( u 1δ1∫+ ,0u 1δ
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Résolution d’un systéme d’ela
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Régularisation d’un problème d
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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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XIVThéorie des GraphesGraph Theory
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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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