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مسابقة دكتوراه 2013Université 8 Mai 1945 - Guelma — الموضوع 01

مسابقة تخصص · Analyse Numérique & Optimisation · المدة: 1سا 30د

Concours d'accès à la Formation Doctorale Mathématiques Appliquées, année universitaire 2012/2013, Épreuve d'Analyse Numérique et EDP, Université 8 Mai 1945 - Guelma, durée 1h30.

التمرين 1

Formulation variationnelle et décroissance de l'énergie pour Navier-Stokes

#navier-stokes#variational-formulation#energy-estimate#coercivity

Soit ΩR3\Omega\subset\mathbb R^3 ouvert borné régulier et V={uH01(Ω)3, u=0}V=\{u\in H_0^1(\Omega)^3,\ \nabla\cdot u=0\}, H=VL2(Ω)3H=\overline V^{L^2(\Omega)^3}. On considère (P)(P) : tuνΔu+p=f\partial_tu-\nu\Delta u+\nabla p=f, u=0\nabla\cdot u=0, uΩ=0u_{|\partial\Omega}=0, u(0)=u0u(0)=u_0. 1) Pour fL2(0,T,H)f\in L^2(0,T,H), u0Hu_0\in H : (i) écrire la formulation variationnelle ddt(u,ϕ)H+a(u,ϕ)=(f,ϕ)H\frac{d}{dt}(u,\phi)_H+a(u,\phi)=(f,\phi)_H pour ϕV\phi\in V, aa bilinéaire symétrique à déterminer ; (ii) montrer que aa est continue et coércive sur VV ; (iii) montrer que uL(0,T,H)L2(0,T,V)u\in L^\infty(0,T,H)\cap L^2(0,T,V). 2) Pour f=0f=0 : (i) montrer que l'énergie E(t)=12Ωu2dx\mathcal E(t)=\frac12\int_\Omega|u|^2dx et la dissipation D(t)=12Ωνu2dxD(t)=\frac12\int_\Omega\nu|\nabla u|^2dx vérifient ddtE(t)+D(t)=0\frac{d}{dt}\mathcal E(t)+D(t)=0 ; (ii) en déduire que E\mathcal E décroît.

الحل

1)(i) En testant (P)(P) par ϕV\phi\in V et en intégrant par parties, le terme de pression disparaît car ϕ=0\nabla\cdot\phi=0 et ϕΩ=0\phi_{|\partial\Omega}=0 ; on obtient ddt(u,ϕ)H+νΩu:ϕ=(f,ϕ)H\frac{d}{dt}(u,\phi)_H+\nu\int_\Omega\nabla u:\nabla\phi=(f,\phi)_H, donc a(u,ϕ)=νΩu:ϕdxa(u,\phi)=\nu\int_\Omega\nabla u:\nabla\phi\,dx. (ii) Continuité : a(u,ϕ)νu2ϕ2|a(u,\phi)|\le\nu\|\nabla u\|_2\|\nabla\phi\|_2. Coércivité : par Poincaré, a(u,u)=νu22cuV2a(u,u)=\nu\|\nabla u\|_2^2\ge c\|u\|_V^2. (iii) En prenant ϕ=u\phi=u et en intégrant en temps, 12u(t)H2+ν0tu2212u0H2+0t(f,u)H\frac12\|u(t)\|_H^2+\nu\int_0^t\|\nabla u\|_2^2\le\frac12\|u_0\|_H^2+\int_0^t(f,u)_H ; l'inégalité de Young et Gronwall bornent uH\|u\|_H (donc uL(0,T,H)u\in L^\infty(0,T,H)) et 0Tu22\int_0^T\|\nabla u\|_2^2 (donc uL2(0,T,V)u\in L^2(0,T,V)).

2)(i) Pour f=0f=0 et ϕ=u\phi=u : 12ddtuH2+νu22=0\frac12\frac{d}{dt}\|u\|_H^2+\nu\|\nabla u\|_2^2=0, soit ddtE(t)+D(t)=0\frac{d}{dt}\mathcal E(t)+D(t)=0. (ii) Comme D(t)0D(t)\ge0, ddtE(t)=D(t)0\frac{d}{dt}\mathcal E(t)=-D(t)\le0, donc E\mathcal E est décroissante.

التمرين 1

Interpolation de Lagrange à deux points et formule de quadrature

#interpolation de Lagrange#quadrature#trapèze

Soit f:[0,1]Rf:[0,1]\to\mathbb{R} et L1(x)L_1(x) le polynôme d'interpolation de ff aux points x0=0x_0=0, x1=1x_1=1.

  1. Déterminer les polynômes de base p0(x)p_0(x), p1(x)p_1(x) et L1(x)L_1(x).
  2. Calculer 01p0(x)dx\int_0^1 p_0(x)\,dx et 01p1(x)dx\int_0^1 p_1(x)\,dx.
  3. Prouver qu'il existe des constantes α0,α1\alpha_0,\alpha_1 telles que 01L1(x)dx=α0f(0)+α1f(1)\int_0^1 L_1(x)\,dx=\alpha_0 f(0)+\alpha_1 f(1).
  4. Interpréter géométriquement cette formule.
  5. Calculer 01L1(x)dx\int_0^1 L_1(x)\,dx pour f(x)=11+xf(x)=\dfrac{1}{1+x}.
الحل
  1. p0(x)=1xp_0(x)=1-x, p1(x)=xp_1(x)=x, donc L1(x)=(1x)f(0)+xf(1)L_1(x)=(1-x)f(0)+x f(1). 2. 01p0=01p1=12\int_0^1 p_0=\int_0^1 p_1=\tfrac12. 3. Par linéarité 01L1=12f(0)+12f(1)\int_0^1 L_1=\tfrac12 f(0)+\tfrac12 f(1), soit α0=α1=12\alpha_0=\alpha_1=\tfrac12. 4. C'est la méthode des trapèzes : l'aire sous la corde joignant (0,f(0))(0,f(0)) et (1,f(1))(1,f(1)). 5. Pour f=1/(1+x)f=1/(1+x) : 12(1+12)=34\tfrac12(1+\tfrac12)=\tfrac34.

التمرين 2

Schémas de Richardson et de DuFort-Frankel pour l'équation de la chaleur

#finite-difference#heat-equation#stability-analysis#consistency#dufort-frankel

On approche utuxx=0u_t-u_{xx}=0 (xRx\in\mathbb R, t>0t>0) par le schéma de Richardson ujn+1ujn12Δtuj+1n2ujn+uj1nh2=0\frac{u_j^{n+1}-u_j^{n-1}}{2\Delta t}-\frac{u_{j+1}^n-2u_j^n+u_{j-1}^n}{h^2}=0. 2a) Quel est l'inconvénient pratique ? Montrer qu'il est d'ordre deux en espace et en temps mais inconditionnellement instable. 2b) En remplaçant ujnu_j^n par ujn+1+ujn12\frac{u_j^{n+1}+u_j^{n-1}}2 (schéma de DuFort-Frankel), montrer qu'il est explicite et inconditionnellement stable. 2c) Analyser l'erreur de troncature et conclure (consistant seulement si Δt/h0\Delta t/h\to0).

الحل

2a) C'est un schéma à trois niveaux de temps (il faut amorcer u1u^1 par un autre schéma). L'erreur de troncature en développant Taylor est O(h2)+O(Δt2)O(h^2)+O(\Delta t^2) : ordre deux en espace et en temps. Analyse de von Neumann : en posant ujn=gneikjhu_j^n=g^n e^{ik jh}, on obtient g2+2λg(2sin2(kh/2))...g^2+2\lambda g(2\sin^2(kh/2))\cdot... menant à gg1=4Δth2sin2(kh/2)2g-g^{-1}=-\frac{4\Delta t}{h^2}\sin^2(kh/2)\cdot2 ; l'une des racines a un module >1>1 pour tout pas : le schéma est inconditionnellement instable.

2b) Avec ujnujn+1+ujn12u_j^n\to\frac{u_j^{n+1}+u_j^{n-1}}2, le schéma devient ujn+1ujn12Δt=uj+1n(ujn+1+ujn1)+uj1nh2\frac{u_j^{n+1}-u_j^{n-1}}{2\Delta t}=\frac{u_{j+1}^n-(u_j^{n+1}+u_j^{n-1})+u_{j-1}^n}{h^2}, où ujn+1u_j^{n+1} s'isole explicitement. En posant r=2Δt/h2r=2\Delta t/h^2, ujn+1=1r1+rujn1+r1+r(uj+1n+uj1n)u_j^{n+1}=\frac{1-r}{1+r}u_j^{n-1}+\frac{r}{1+r}(u_{j+1}^n+u_{j-1}^n). L'analyse de von Neumann donne des racines de module 1\le1 pour tout rr : inconditionnellement stable.

2c) L'erreur de troncature contient le terme parasite Δt2h2utt\frac{\Delta t^2}{h^2}u_{tt} : le schéma approche en fait utuxx+(Δt/h)2utt=0u_t-u_{xx}+(\Delta t/h)^2u_{tt}=0. Il n'est consistant avec l'équation de la chaleur que si Δt/h0\Delta t/h\to0. Résultat prévisible : par le théorème de Lax, stabilité + consistance donnent convergence, mais la stabilité inconditionnelle se paie par une contrainte de consistance.

التمرين 2

Quadrature numérique par trapèzes et Simpson

#trapèze#Simpson#quadrature

À l'aide de la table ci-dessous, calculer 1.11.5f(x)dx\displaystyle\int_{1.1}^{1.5}f(x)\,dx par la méthode des trapèzes puis par la méthode de Simpson.

x1.11.31.5f(x)3.00423.66934.4817\begin{array}{c|ccc} x & 1.1 & 1.3 & 1.5\\\hline f(x) & 3.0042 & 3.6693 & 4.4817 \end{array}
الحل

Pas h=0.2h=0.2. Trapèzes composites : h2(f0+2f1+f2)=0.1(3.0042+23.6693+4.4817)=0.114.82451.4825\tfrac{h}{2}\bigl(f_0+2f_1+f_2\bigr)=0.1\,(3.0042+2\cdot3.6693+4.4817)=0.1\cdot14.8245\approx1.4825. Simpson : h3(f0+4f1+f2)=0.23(3.0042+43.6693+4.4817)=0.2322.16311.4775\tfrac{h}{3}\bigl(f_0+4f_1+f_2\bigr)=\tfrac{0.2}{3}(3.0042+4\cdot3.6693+4.4817)=\tfrac{0.2}{3}\cdot22.1631\approx1.4775.

التمرين 3

Opérateur de dérivation et polynômes de Bernoulli

#polynômes de Bernoulli#isomorphisme#R[X]

Soit R[X]\mathbb{R}[X] et A={PR[X]:01P(s)ds=1}A=\{P\in\mathbb{R}[X]:\int_0^1 P(s)\,ds=1\}. Soit f:R[X]R[X]f:\mathbb{R}[X]\to\mathbb{R}[X], f(P)=Pf(P)=P', et d=fAd=f_{|A} la restriction.

  1. Montrer que dd est un isomorphisme.
  2. On note γ=d1\gamma=d^{-1}. Vérifier que pour tout QQ, P=γ(Q)P=\gamma(Q) est défini par P(x)=0xQ(t)dt+01(t1)Q(t)dt\displaystyle P(x)=\int_0^x Q(t)\,dt+\int_0^1(t-1)Q(t)\,dt.
  3. Soit (Bn)(B_n) définie par B0=1B_0=1 et Bn+1=γ(Bn)B_{n+1}=\gamma(B_n) ; calculer B1B_1 et B2B_2.
  4. Vérifier que pour n2n\ge2, Bn(0)=Bn(1)B_n(0)=B_n(1).
  5. On pose Pn(x)=(1)nBn(1x)P_n(x)=(-1)^n B_n(1-x) ; exprimer Pn+1P_{n+1}' en fonction de PnP_n.
  6. Montrer que Pn+1=γ(Pn)P_{n+1}=\gamma(P_n).
  7. En déduire l'expression de Bn(1x)B_n(1-x) en fonction de Bn(x)B_n(x).
الحل
  1. ff est surjective (primitive) de noyau les constantes ; la contrainte 01P=1\int_0^1 P=1 fixe la constante, donc dd est bijective. 2. La formule proposée donne P=QP'=Q et 01P=1\int_0^1 P=1 (le terme constant est ajusté par 01(t1)Q\int_0^1(t-1)Q), donc c'est bien γ\gamma. 3. B1(x)=x12B_1(x)=x-\tfrac12, B2(x)=x2x+16B_2(x)=x^2-x+\tfrac16 (polynômes de Bernoulli). 4. Pour n2n\ge2, Bn(0)=Bn(1)B_n(0)=B_n(1) car 01Bn=Bn(1)Bn(0)=0\int_0^1 B_{n}'=B_n(1)-B_n(0)=0 vu que Bn=nBn1B_n'=nB_{n-1} est d'intégrale nulle. 5. En dérivant, Pn+1(x)=(1)n+1(1)Bn+1(1x)=(1)nBn+1(1x)=(1)n(n+1)Bn(1x)P_{n+1}'(x)=(-1)^{n+1}(-1)B_{n+1}'(1-x)=(-1)^n B_{n+1}'(1-x)=(-1)^n(n+1)B_n(1-x)... soit Pn+1=PnP_{n+1}'=P_n après normalisation. 6. Comme Pn+1=PnP_{n+1}'=P_n et Pn+1AP_{n+1}\in A, on a Pn+1=γ(Pn)P_{n+1}=\gamma(P_n). 7. Par récurrence Pn=BnP_n=B_n, d'où Bn(1x)=(1)nBn(x)B_n(1-x)=(-1)^n B_n(x).