Publication

Existence for a Stationary Model of Binary Alloy Solidification

Jacques Rappaz, Linus Gasser
1995
Journal Articles

Résumé

A proof of existence is given for a stationary model of alloy solidification. The system is composed of heat equation, solute equation and Navier-Stokes equations. In rite latter Carman-Kozeny penalization of porous medium models the mushy zone. The problem is first regularized and a sequence of regularized solutions is built thanks to Leray-Schauder's fixed point Theorem. A solution is then extracted by compactness argument.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/0288dd14-0ae2-4330-880d-b91d538241ac

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Jacques Rappaz, Linus Gasser
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Concepts associés (32)

Régularisation (mathématiques)

vignette|Les courbes bleues et vertes correspondent à deux modèles differents, tous les deux étant des solutions possibles du problème consistant à décrire les coordonnées de tous les points rouges. L'application d'une régularisation favorise le modèle moins complexe correspondant à la courbe verte. Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage.

Démonstration (logique et mathématiques)

vignette| : un des plus vieux fragments des Éléments d'Euclide qui montre une démonstration mathématique. En mathématiques et en logique, une démonstration est un ensemble structuré d'étapes correctes de raisonnement. Dans une démonstration, chaque étape est soit un axiome (un fait acquis), soit l'application d'une règle qui permet d'affirmer qu'une proposition, la conclusion, est une conséquence logique d'une ou plusieurs autres propositions, les prémisses de la règle.

Regularized least squares

Regularized least squares (RLS) is a family of methods for solving the least-squares problem while using regularization to further constrain the resulting solution. RLS is used for two main reasons. The first comes up when the number of variables in the linear system exceeds the number of observations. In such settings, the ordinary least-squares problem is ill-posed and is therefore impossible to fit because the associated optimization problem has infinitely many solutions.

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