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Séance de cours

Méthodes numériques pour la physique: solutions itératives et convergence mesh

Dans cours

PHYS-203: Computational physics I

Aborder, formuler et résoudre des problèmes de physique en utilisant des méthodes numériques simples. Comprendre les avantages et les limites de ces méthodes (stabilité, convergence). Illustrer différents sujets de physique traités dans d'autres cours. ...

Description

Cette séance de cours couvre l'application de différences finies pour résoudre des systèmes algébriques linéaires découlant d'équations aux dérivées partielles, en se concentrant sur des méthodes itératives comme Jacobi et Gauss-Seidel. Il explore également les critères de convergence liés au nombre d’itérations et au maillage, illustrés par des exercices sur les singularités dans les systèmes physiques.

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Enseignant·e

Laurent Villard

Originaire de Vauffelin (BE), Laurent Villard est né en 1961. Après avoir obtenu le diplôme d'ingénieur physicien de l'EPFL en 1983, il est assistant au CRPP où il entame une thèse. Ses études portent sur l'étude théorique du chauffage des plasmas par ondes radiofréquences, développant pour cela un code de calcul numérique sous contrat avec le Joint European Torus (JET, Angleterre). Il obtient en 1987 le doctorat ès sciences. En 1988, il est engagé en tant que chargé de cours à l'Université d'Addis Abeba, enseignant l'électromagnétisme et l'électrodynamique. En 1989 et 1990, il rejoint le Polytechnic Education Development Centre de l'Institute of Technology of Bandung (ITB, Indonésie). Ses activités contribuent à la formation et au soutien du personnel enseignant des dix-sept écoles polytechniques nouvellement créées en Indonésie. A la fin 1990, il revient au CRPP en tant que collaborateur scientifique. En 1993 il est nommé professeur assistant. En 1999, il est nommé maître d'enseignement et de recherche, puis, en 2005, professeur titulaire. En collaboration avec JET et General Atomics (USA) il étudie les instabilités qui peuvent être provoquées par les particules énergétiques issues du processus de fusion nucléaire. Avec des scientifiques du Keldysh Institute (Moscou), il s'intéresse au calcul de l'équilibre et de la stabilité de configurations du type tokamak. Enfin, en collaboration notamment avec le Max-Planck Institute fuer Plasma Physik, ses recherches portent sur la simulation numérique, par calcul à haute performance (HPC), de la turbulence dans les plasmas magnétisés.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Analyse (mathématiques): Analyse numérique

Concepts associés (32)

Différence finie

En mathématiques, et plus précisément en analyse, une différence finie est une expression de la forme f(x + b) − f(x + a) (où f est une fonction numérique) ; la même expression divisée par b − a s'appelle un taux d'accroissement (ou taux de variation), et il est possible, plus généralement, de définir de même des différences divisées. L'approximation des dérivées par des différences finies joue un rôle central dans les méthodes des différences finies utilisées pour la résolution numérique des équations différentielles, tout particulièrement pour les problèmes de conditions aux limites.

Équation aux dérivées partielles

En mathématiques, plus précisément en calcul différentiel, une équation aux dérivées partielles (parfois appelée équation différentielle partielle et abrégée en EDP) est une équation différentielle dont les solutions sont les fonctions inconnues dépendant de plusieurs variables vérifiant certaines conditions concernant leurs dérivées partielles. Une EDP a souvent de très nombreuses solutions, les conditions étant moins strictes que dans le cas d'une équation différentielle ordinaire à une seule variable ; les problèmes comportent souvent des conditions aux limites qui restreignent l'ensemble des solutions.

Méthode des différences finies

En analyse numérique, la méthode des différences finies est une technique courante de recherche de solutions approchées d'équations aux dérivées partielles qui consiste à résoudre un système de relations (schéma numérique) liant les valeurs des fonctions inconnues en certains points suffisamment proches les uns des autres. Cette méthode apparaît comme étant la plus simple à mettre en œuvre car elle procède en deux étapes : d'une part la discrétisation par différences finies des opérateurs de dérivation/différentiation, d'autre part la convergence du schéma numérique ainsi obtenu lorsque la distance entre les points diminue.

Méthode itérative

En analyse numérique, une méthode itérative est un procédé algorithmique utilisé pour résoudre un problème, par exemple la recherche d’une solution d’un système d'équations ou d’un problème d’optimisation. En débutant par le choix d’un point initial considéré comme une première ébauche de solution, la méthode procède par itérations au cours desquelles elle détermine une succession de solutions approximatives raffinées qui se rapprochent graduellement de la solution cherchée. Les points générés sont appelés des itérés.

Équation différentielle

En mathématiques, une équation différentielle est une équation dont la ou les « inconnue(s) » sont des fonctions ; elle se présente sous la forme d'une relation entre ces fonctions inconnues et leurs dérivées successives. C'est un cas particulier d'équation fonctionnelle. On distingue généralement deux types d'équations différentielles : les équations différentielles ordinaires (EDO) où la ou les fonctions inconnues recherchées ne dépendent que d'une seule variable ; les équations différentielles partielles, plutôt appelées équations aux dérivées partielles (EDP), où la ou les fonctions inconnues recherchées peuvent dépendre de plusieurs variables indépendantes.

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Séances de cours associées (57)

Méthodes numériques pour les problèmes de valeur limite

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.

Méthodes numériques : problèmes de valeurs limites

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite en utilisant Crank-Nicolson et FFT.

Valeurs propres et optimisation : techniques d'analyse numérique

Discute des valeurs propres, de leurs méthodes de calcul et de leurs applications en optimisation et en analyse numérique.

Construction matricielle et manipulation des fonctions

Couvre des conseils sur la construction matricielle et la manipulation de fonctions à l'aide de MATLAB.

Fondements de la méthode de l'élément fini

Couvre les bases de la méthode des éléments finis (FEM) pour les équations différentielles partielles linéaires et non linéaires.

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Concepts associés (32)

Différence finie

Équation aux dérivées partielles

Méthode des différences finies

Méthode itérative

Équation différentielle

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