Tamtam Proceedings - lamsin

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Approximation de l’opérateur d
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Image restoration and edge detectio
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10 20 30 40 50 60 70 80Image restor
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Stabilisation et commande des équa
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Stabilisation et commande des équa
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0 20 40 60 80 100Stabilisation et c
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Control of the chaotic advection in
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Control of the chaotic advection 65
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Control of the chaotic advection 67
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A max-plus finite element method fo
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A max-plus finite element method 71
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A max-plus finite element method 73
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An adaptative antidissipative metho
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A method for optimal control proble
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Problème de contrôle optimal 831.
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Problème de contrôle optimal 85Th
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Problème de contrôle optimal 87A(
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IIIEnvironnementEnvironment89
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92 El Dabaghi et al.its needs. One
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94 El Dabaghi et al.La formulation
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96 El Dabaghi et al.utilisateurs. A
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Système d’information intégré
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100 El Dabaghi et al.-modélisation
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102 El Dabaghi et al.3. . Applicati
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104 El Dabaghi et al.[2] Abdelwahed
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106 Ellaia et al.1. IntroductionThe
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108 Ellaia et al.to present first o
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110 Ellaia et al.4. Results and Con
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Fleuves singuliers des champs de ve
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Fleuves singuliers 115un algorithme
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Fleuves singuliers 117la fonction
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General results about neutral funct
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Neutral functional differential equ
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Neutral functional differential equ
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Goursat boundary value problem for
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ACP neuronale 1311. IntroductionLes
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ACP neuronale 133Le critère d’ar
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ACP neuronale 1354,04,5Average MSE
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Bifurcations de bassins d’attract
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Equilibre dans un système dynamiqu
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Solutions de similitude d’un jeu
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Solutions de similitude 151La fonct
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Solutions de similitude 153On prend
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Sur une classe d’équations ellip
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Existence globale et comportementas
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Systèmes de réaction-diffusion 16
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∫t −→ L(t) =Systèmes de réa
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A Posteriori error estimator for th
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A Posteriori error estimator 1792.
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A Posteriori error estimator 181The
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R-adaptation de maillage par l’es
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R-adaptation de maillage 1852. Esti
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R-adaptation de maillage 187où A(t
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Estimation a Posteriori h-hiérarch
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Couplage modèle numérique de St-V
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Couplage modèle numérique et mail
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REE for Stokes equations 2031. Intr
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REE for Stokes equations 205η n,K
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REE for Stokes equations 2073. Some
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Eutrophisation des lacs : Modélisa
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Eutrophisation des lacs 213Ω dési
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Eutrophisation des lacs 2153.2. Ré
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Eutrophisation des lacs 217dynamics
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Procédure spectrale avec diagonali
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Simulation de l’onde de crue 2251
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Simulation de l’onde de crue 227P
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INRIA-MODULEFINRIA-MODULEFSimulatio
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Numerical spectral approximations f
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Spectral approximations for the N-S
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Spectral approximations for the N-S
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Ecoulement Darcy-Forchheimer dans u
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Ecoulement Darcy-Forchheimer 2393.
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Ecoulement Darcy-Forchheimer 241La
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Analyse spectrale linéaire d'un je
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Jet turbulent libre 245Après déco
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Jet turbulent libre 247Où l’on a
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A theoretical study of free surface
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A theoretical study of free surface
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Modélisation numérique par la mé
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Modélisation numérique de surface
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Dimensions fractales 2611. Introduc
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Dimensions fractales 263sont des co
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Dimensions fractales 265entiers non
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Dimensions fractales 267[3] S. DUBU
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Problem of viscoelastic fluid flow
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Problem of viscoelastic fluid flow
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La pression dans les écoulements e
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Performance parallèle d’un code
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Simulation d’écoulements diphasi
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Instabilités hydrodynamiques 2871.
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Instabilités hydrodynamiques 289Ai
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Instabilités hydrodynamiques 291Po
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VIIMéthodes NumériquesNumerical M
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296 Amir et al.1. IntroductionLes m
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298 Amir et al.L’équation (9) re
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300 Amir et al.Nous présentons sur
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302 Ben Dhia1. IntroductionZooming
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304 Ben DhiaW 2 = H 1 (Ω 2 ) (7)W
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306 Ben Dhiaan appropriate projecti
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308 Ben Dhiamaj. princ. σFigure 1.
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310 Boutahar et al.1. IntroductionI
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312 Boutahar et al.g(x). x are the
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314 Boutahar et al.number of runs g
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316 Boutahar et al.tables and Pod b
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318 El Ganaoui et al.1. Introductio
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SOLUTION DU 1ER CELL_PBVAL − ISO>
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Equation d’Hamilton-Jacobi non-lo
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324 Ghorbel et al.où la fonction E
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326 Ghorbel et al.On choisit ∆x =
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328 Ghorbel et al.Remerciements : N
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330 Hamzaoui et al.1. IntroductionL
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332 Hamzaoui et al.4. Segmentation
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334 Hamzaoui et al.Figure 1. Segmen
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336 Jelassi1. IntroductionLa simula
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338 Jelassi∂ n ϕ = ∂ n (V Γ
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0 1 2 3 4 5340 Jelassi1|JZ/JB|B2001
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342 A. Laouar et al.1. Introduction
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344 A. Laouar et al.4. Description
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346 A. Laouar et al.‖ u k − v k
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Analyse et Application d’un sché
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350 Sahmim et al.L’analyse de sta
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352 Sahmim et al.4.2. Description d
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Smoothing and compressing surfaces:
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356 Mraoui et al.in the standard wa
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358 Mraoui et al.Figure 3.Figure 4.
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Raffinement en temps par sous-domai
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362 SbouiQ x et Q y représentent l
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364 Sboui4. ConclusionLa méthode d
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366 Younes et al.1. IntroductionCe
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368 Younes et al.La matrice B étan
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370 Younes et al.étapes. La pressi
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372 Younes et al.[5] R. Sacco and F
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The two-band Schrödinger model: Ap
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The two-band Schrödinger model 377
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0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3The two
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Particules dans un potentiel de sur
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IXOptimisationOptimization387
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390 Debbat et al.1. IntroductionUn
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392 Debbat et al.de rechercher uniq
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394 Debbat et al.3. 3.Optimisation
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396 Debbat et al.5. BibliographieBa
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398 El Kamili et al.1. Introduction
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400 El Kamili et al.interpreted as
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402 El Kamili et al.of a capacity c
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Shape optimization for the Stokes e
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406 Maatoug2. Topological optimizat
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408 Maatoug3. Numerical resultsHere
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410 Maatoug(a)(b)(c)(d)Figure 3. Ve
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412 Mabrouk1. Introduction :De nomb
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414 Mabrouk3. Sentier optimal de cr
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XProblèmes InversesInverse Problem
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420 Auroux1. IntroductionL’assimi
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422 AurouxLe problème de la minimi
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424 Auroux1e+141e+121e+101e+141e+12
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426 Delbary1. IntroductionOn consid
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428 DelbaryPreuve:Supposons qu’il
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430 Delbary4.2. Recherche des impé
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Étude de la robustesse de l’algo
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434 Chaabane et al.On définit une
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436 Chaabane et al.La présence de
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Application de la méthode alternat
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440 Farah et al.2) Enfin, on aura
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442 Farah et al.1où G(x, y) =4π
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Problème inverse géométrique : I
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446 Chaabane et al.2. StabilitéOn
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448 Chaabane et al.3.2. Problèmes
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Application de la méthode de Gauss
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452 Horchani- le problème “Neuma
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454 Horchani6. Bibliographie[1] S.A
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456 Baranger et al.1. IntroductionL
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458 Baranger et al.sur Γ ∗ de l
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460 Baranger et al.4. ConclusionDan
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462 Jaoua et al.1. IntroductionAmon
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464 Jaoua et al.for the unique λ >
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−1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5466 J
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On solving the Cauchy problem for L
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470 Ben Abda et al.Denoted by H 1 =
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472 Ben Abda et al.4. Applications4
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XIPropagation d’OndesWave Propaga
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478 Slimani et al.1. IntroductionL
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480 Slimani et al.3. Ondes linéari
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482 Slimani et al.( )ˆeiZw ( Ae B
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Régularisation pour l’aéroacous
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486 Berriri et al.On complète les
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488 Berriri et al.5.1. Discrétisat
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Modélisation mathématique d’un
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492 Ben Amar et al.MDOδOFigure 1.
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494 Ben Amar et al.sur {(x, y) ∈
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Eléments finis mixtes spectraux d
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498 Grob et al.2. Equations de la v
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500 Grob et al.On présente un rés
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502 Bécache et al.1. IntroductionD
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504 Bécache et al.on obtient la fo
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506 Bécache et al.analytique est c
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508 Labidi et al.1. IntroductionThe
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510 Labidi et al.pk+k+ppkpFigure 2.
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512 Labidi et al.5. Bibliographie[1
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Perturbation singulière d’un mod
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où ⎧⎪ ⎨⎪ ⎩α ∗ = α 1
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Modèle de croissance avec retard 5
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Modèles cinétiques pour l’immun
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SPDE for phytoplankton aggregatios
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Modélisation d’une population de
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Bioeconomical fishing model 5411. I
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Bioeconomical fishing model 543wher
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Bioeconomical fishing model 5453. D
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An algorithm for computing the crit
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critical state of unilateral buckli
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Tiges élastiques avec autocontact
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L’effet d’un raidisseur sur une
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Résolution d’un systéme d’ela
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Problème d’obstacle bilatéral 5
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Modélisation d’un pieu 5811. Int
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Modélisation d’un pieu 583avec L
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Modélisation d’un pieu 585Figure
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A new adjacency list-matrix for gra
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A new adjacency list-matrix 591Figu
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A new adjacency list-matrix 593Thes
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La théorie des graphes appliquée
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Théorie des graphes en modélisati
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Indice des auteurs / Author indexAb
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Moakher, M, 556Monneau, R., 322Mrao
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