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مسابقة دكتوراه 2013Université Abdelhamid Ibn Badis - Mostaganem — الموضوع 02

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

JSON import — Université Abdelhamid Ibn Badis - Mostaganem 2013 — Option : Optimisation, Ondelettes et Calcul Fractionnaire — بتاريخ الأربعاء 09 أكتوبر 2013، من 13:00 إلى 14:30. اسم المجلد يشير إلى 2012، لكن تاريخ الموضوع المطبوع هو 2013.

التمرين 1

تمرين 1

Exercice 1. (8 points)

On considère le problème suivant :

{d2u(x)dx2=f(x),sur ]0,1[,u(0)=0,dudx(1)=0.\begin{cases} -\dfrac{d^2u(x)}{dx^2}=f(x), & \text{sur } ]0,1[,\\ u(0)=0,\\ \dfrac{du}{dx}(1)=0. \end{cases}

On suppose que ce problème a une solution dans H2(]0,1[)H^2(]0,1[) et fL2(]0,1[)f\in L^2(]0,1[).

  1. Établir une formulation variationnelle du problème, en donnant le sous-espace VV approprié.
  2. Montrer que cette formulation variationnelle a une unique solution.

التمرين 2

تمرين 2

Exercice 2. (6 points)

On considère le problème différentiel

(1){y(t)=f(t,y(t),y(t)),t]a,b[,y(a)=αety(b)=β.(1)\quad \begin{cases} y''(t)=f(t,y(t),y'(t)), & t\in ]a,b[,\\ y(a)=\alpha\quad \text{et}\quad y(b)=\beta. \end{cases}

On divise [a,b][a,b] en mm intervalles de longueur hh.

  1. Montrer que le problème (1) se transforme en
(2){yn+1=Φ(yn,yn1)+h2fn,y0=αetym=β,(2)\quad \begin{cases} y_{n+1}=\Phi(y_n,y_{n-1})+h^2f_n,\\ y_0=\alpha\quad \text{et}\quad y_m=\beta, \end{cases}

avec n=1,,m1n=1,\ldots,m-1 et fn=f(tn,yn,yn)f_n=f(t_n,y_n,y_n'). Donner Φ\Phi. 2. Écrire (2) sous forme matricielle pour n=1,,m1n=1,\ldots,m-1.

التمرين 3

تمرين 3

Exercice 3. (6 points)

On considère la matrice MM de taille N1×N2N_1\times N_2 suivante :

M=(M1,1M1,2M1,3M1,N2M2,1M2,2M2,3M2,N2M3,1M3,2M3,3M3,N2MN1,1MN1,2MN1,3MN1,N2).M=\begin{pmatrix} M_{1,1}&M_{1,2}&M_{1,3}&\cdots&M_{1,N_2}\\ M_{2,1}&M_{2,2}&M_{2,3}&\cdots&M_{2,N_2}\\ M_{3,1}&M_{3,2}&M_{3,3}&\cdots&M_{3,N_2}\\ \vdots&\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ M_{N_1,1}&M_{N_1,2}&M_{N_1,3}&\cdots&M_{N_1,N_2} \end{pmatrix}.

Écrire un programme (en Matlab) pour transformer cette matrice en un vecteur VV de dimension p=N1N2p=N_1N_2 de la forme

V=(M1,1 M1,2  M1,N2 M2,1 M2,2  M2,N2  MN1,1 MN1,2  MN1,N2)T.V=(M_{1,1}\ M_{1,2}\ \cdots\ M_{1,N_2}\ M_{2,1}\ M_{2,2}\ \cdots\ M_{2,N_2}\ \cdots\ M_{N_1,1}\ M_{N_1,2}\ \cdots\ M_{N_1,N_2})^T.