Publication

A posteriori error estimates and adaptive finite elements for a nonlinear parabolic problem related to solidification

Marco Picasso, Olivier Krüger
2003
Journal Articles

Résumé

A posteriori error estimates are derived for a nonlinear parabolic problem arising from the isothermal solidification of a binary alloy. Space discretization with continuous, piecewise linear finite elements is considered. The L-2 in time H-1 in space error is bounded above and below by an error estimator based on the equation residual. Numerical results show that the effectivity index is close to one. An adaptive finite element algorithm is proposed and a solutal. dendrite is computed. (C) 2002 Elsevier Science B.V. All rights reserved.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/7e16b90a-d7b2-478b-8074-3b57282e62f5

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Concepts associés (32)

Estimateur (statistique)

En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.

Méthode des éléments finis

En analyse numérique, la méthode des éléments finis (MEF, ou FEM pour finite element method en anglais) est utilisée pour résoudre numériquement des équations aux dérivées partielles. Celles-ci peuvent par exemple représenter analytiquement le comportement dynamique de certains systèmes physiques (mécaniques, thermodynamiques, acoustiques).

Erreur quadratique moyenne

En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur d’un paramètre de dimension 1 (mean squared error (), en anglais) est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique » (« moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique ».

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