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Approximation de l’opérateur d’impédanced’une couche minceK. LemrabetFaculté des mathématiquesUSTHB, Alger, AlgérieRÉSUMÉ.ABSTRACT.MOTS-CLÉS :KEYWORDS :TAMTAM –Tunis– 2005 40
Approximation de l’opérateur d’impédance 411. Problème de transmission avec une couche mince1.1. Le problèmeOn considère le problème de transmission abstrait :⎧u ′′ −(x) + Au − (x) = − 1p −g − (x), x ∈ ]−1, 0[ ,u⎪⎨′′ +(x) + Au + (x) = − 1p +g + (x), x ∈ ]0, δ[ ,u − (−1) = f − ,u ′ +(δ) = 1p +f + ,u − (0) = u + (0),⎪⎩p − u ′ −(0 − ) = p + u ′ +(0).où A opérateur fermé à domaine dense vérifiant les hypothèsesH1 : −A est sectoriel d’angle spetral β ∈ ]0, π[ ,H2 : A est inversible d’inverse borné,H3 : il existe ϕ ∈ ]β, π[ tel que −A possède un calcul fonctionnel H ∞ (S ϕ ) (cf.Dorre et Venni : On H ∞ calculus for sectorial and bissectorial operators ; Studia Math. àparaître), S ϕ étant le secteur défini par z ∈ S ϕ ⇔ |arg z| < ϕ.Les coefficients p − > 0, p + > 0, les fonctions g − ∈ L p (]−1, 0[ ; X) et g + ∈L p (]0, δ[ ; X) ainsi que f + , f − ∈ X sont données et δ > 0 est un paramètre destinéà tendtre vers 0.1.2. Le modèle physiqueCe problème modélise la propagation de la chaleur dans un cylindre hétérogène]−1, δ[×Ω constituée par la jonction de deux cylindres homogènes ]−1, 0[×Ω et ]0, δ[×Ω(Ω un ouvert borné de R 2 de bord ∂Ω régulier) de caractéristiques physiques différentes.Si u(x, y) est la température au point (x, y), p − et p + sont les coefficients de conductivitérespectifs des cylindres ]−1, 0[ × Ω et ]0, δ[ × Ω, g(x, y) est la source de chaleur aupoint (x, y), f − (y) est la température au point (−1, y) et1p +f + (y) est le flux de chaleurau point (δ, y) et si on suppose que la température est fixée nulle sur la surface latérale ducylindre.L’espace X est L p (Ω) et les fonctions u , g :]−1, δ[ → L p (Ω) sont définies paru(x)(y) = u(x, y) et g(x)(y) = g(x, y) et l’opérateur non borné A défini sur L p (Ω)parD(A) =1.3. Le problème d’approximation{}v ∈ W 1,p0 (Ω); ∆v ∈ L p (Ω) et Av = ∆v.On s’intéresse au comportement de la solution du problème pour des valeurs petitesdu paramètre δ.TAMTAM –Tunis– 2005
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PréfaceOrganiser la seconde éditi
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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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200 El Dabaghi et al.Figure 4. Mail
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Residual error estimators for the t
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VIMécanique des FluidesFluid Mecha
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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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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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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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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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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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290 Touihri et al.Tol N It (Newt) t
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292 Touihri et al.5. Bibliographie[
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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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Arlequin method 307refinements of t
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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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0.00e+00 1.00e−11 2.00e−11 3.00
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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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380 Ben Abdallah et al.ture that th
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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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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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−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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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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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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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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Résolution d’un systéme d’ela
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Régularisation d’un problème d
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Modélisation d’un pieuR. Aboulai
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XIVThéorie des GraphesGraph Theory
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590 Hlaoui1. IntroductionMore and m
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El Guarmah, M., 218El Kacimi, A., 2
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