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Méthodes numériques pour des systèmes hyperboliques avec terme ...

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CHAPITRE 2. SCHÉMAS NUMÉRIQUES POUR LE MODÈLE SN<br />

TABLE 2.1 – Tableaux de convergence <strong>pour</strong> le schéma explicite (gauche) et le schéma implicite<br />

(droite)<br />

k # mailles erreur L 2 ordre<br />

1 64 2.501.10 −3<br />

128 3.633.10 −4 2.783<br />

256 5.798.10 −5 2.648<br />

3 64 1.613.10 −8<br />

128 1.008.10 −9 4.000<br />

256 6.300.10 −11 4.000<br />

5 64 7.718.10 −13<br />

128 1.205.10 −14 6.001<br />

256 1.883.10 −16 6.000<br />

k # mailles erreur L 2 ordre<br />

1 64 3.388.10 −1<br />

128 5.452.10 −2 2.635<br />

256 7.296.10 −3 2.902<br />

3 64 4.748.10 −5<br />

128 2.880.10 −6 4.043<br />

256 1.570.10 −7 4.197<br />

5 64 1.875.10 −7<br />

128 2.958.10 −9 5.986<br />

256 4.947.10 −11 5.902<br />

Le schéma est donc d’ordrek+1 en espace et en temps à la fois <strong>pour</strong> le cas explicite et <strong>pour</strong> le<br />

cas implicite. De plus, il est très compact. C’est un atout qui va simplifier l’implémentation ainsi<br />

que l’extension en dimension deux d’espace sur <strong>des</strong> maillages non structurés.<br />

tel-00814182, version 1 - 16 Apr 2013<br />

Afin d’illustrer la méthode, quelques résultats <strong>numériques</strong> de convergence sont présentés dans<br />

le paragraphe suivant. Les résultats sont comparés <strong>avec</strong> les schémas DG et WENO, dont le principe<br />

est rappelé dans le paragraphe 2.6. D’autres cas-tests sont également présentés dans le paragraphe<br />

5.1.1, comme <strong>pour</strong> l’approximation <strong>des</strong> équations de Maxwell linéarisées ou encore du modèle<br />

d’ordonnées discrètes du transfert radiatif.<br />

2.3.1 Résultats <strong>numériques</strong> en dimension 1<br />

Tous les cas-tests présentés dans ce paragraphe ont été réalisés <strong>avec</strong> a = e 2<br />

sur un maillage<br />

uniforme <strong>avec</strong> <strong>des</strong> conditions aux limites périodiques.<br />

Convergence <strong>pour</strong> les solutions régulières<br />

Dans un premier temps, on considère une solution initiale régulière <strong>pour</strong> vérifier numériquement<br />

l’ordre du schéma :<br />

u 0 (x) = sin(πx) <strong>pour</strong> x ∈ [−1,1].<br />

Le tableau 2.1 montre l’erreur en normeL 2 commise entre la solution exacte et la solution donnée<br />

par le schéma explicite (<strong>avec</strong> une CFLλ = 0.5) et le schéma implicite (<strong>avec</strong> une CFLλ = 10) au<br />

bout d’un tempst = 10s. On rappelle quec∆t = λ∆x, ce qui implique que l’ordre de la méthode<br />

en temps est le même que l’ordre en espace. On voit que les ordres <strong>numériques</strong> correspondent bien<br />

aux ordres théoriques. De plus, les erreurs en norme L 2 sont très petites. Pour comparaison, <strong>avec</strong><br />

256 points, il faut 3466 itérations <strong>avec</strong>λ = 0.5 et 174 itérations <strong>avec</strong>λ = 10. En pratique, <strong>pour</strong> le<br />

schéma explicite, le code a été exécuté en quadruple précision car l’erreur commise était inférieure<br />

à l’erreur machine de la double précision. Les erreurs commises <strong>avec</strong> le schéma implicite, bien que<br />

toujours petites, restent supérieures au cas explicite.<br />

On compare ensuite le schéma GRP espace-temps <strong>avec</strong> les schémas de type WENO et Galerkin<br />

Discontinu (DG) présentés plus tard dans les paragraphes 2.6.2 et 2.6.3. Dans le tableau 2.2, on<br />

compare les erreurs en norme L 2 de ces trois métho<strong>des</strong> et <strong>pour</strong> trois ordres d’approximation. On<br />

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