Accueil > Mots-clés > Equipes > Équipe de Modélisation Numérique (MN)

Équipe de Modélisation Numérique (MN)

Articles

  • ERSOY Mehmet
    16 novembre 2018, par fgolay

    Je suis professeur à l’Université de Toulon (UTLN) et je fais mes recherches à l’Institut Mathématiques de Toulon (IMATH) dans l’équipe de Modélisation Numérique (MN). Mes domaines de spécialisation et mes intérêts de recherche incluent la modélisation, l’analyse non linéaire des EDPs et l’analyse numérique en mécanique des fluides. Avant de rejoindre l’équipe MN, j’étais chercheur postdoctoral au Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), Espagne, sous la direction d’Enrique Zuazua . (…)

  • Séminaire de Frédéric Golay (IMATH)
    19 septembre 2024, par Mehmet Ersoy

    Codes de calcul en mécanique numérique - Bilan et perspectives - Focus sur le maillage

  • CARRIBA-DEMANGE Léo
    23 mars 2023, par fgolay

    Modélisation de la rupture par brèche d’une digue de protection et analyse multicritères des dommages (AMC).
    Ma thèse concerne les inondations consécutives à la rupture par brèche d’une digue de protection. Le risque résulte de la combinaison de quatre composantes au sein d’un territoire : l’aléa naturel (crue ou tempête), l’aléa technologique (rupture de digue), les enjeux (populations exposées, infrastructures, enjeux économiques, enjeux environnementaux notamment) et leurs niveaux de (…)

  • MERADJI Sofiane
    28 août 2018, par meradji

    Domaines de Recherche actuels Modélisation et simulation numérique des feux de forêtPublications scientifiques :
    Lien HAL
    Diffusion coefficients of solids in supercritical carbon dioxide : Modelling of near critical behaviour
    Isabelle Raspo , Christophe Nicolas , Evelyne Neau , Sofiane (…)

  • MEDIA-2024 : Modélisation, Équations aux Dérivées Partielles et Intelligence Artificielle
    13 novembre 2024, par Mehmet Ersoy

    L’intelligence artificielle (IA) émerge comme une alternative puissante et rapide face aux méthodes traditionnelles de résolution numériques des équations aux dérivées partielles (EDP). En effet, les méthodes basées sur l’IA permettent de réaliser des calculs en temps réel, un domaine où les schémas numériques classiques atteignent souvent leurs limites en raison de leur complexité et du temps de calcul qu’ils requièrent. Cependant, ces méthodes numériques ont l’avantage de fournir des (…)

  • YUSHCHENKO Lyudmyla
    16 novembre 2018, par fgolay

    Publications scientifiques :
    A counterexample in convex approximation
    Lyudmyla Yushchenko Ukrainian Mathematical Journal, 2000, 52 (12), pp.1956-1963. ⟨10.1023/A:1010420313286⟩ Article dans une revue hal-01280374
    Adaptive scheme based on entropy production : robustness through severe test cases for hyperbolic (…)

  • Equipe de Modélisation Mathématique, Mécanique et Numérique (M3N)
    14 février 2018, par webmaster

    La thématique Modélisation Mathématique, Mécanique et Numérique (M3N) recouvre plusieurs objectifs : la description de modèles physiques par des équations aux dérivées partielles (EDP), l’analyse mathématique et numérique de ces modèles et la simulation numérique. Les domaines d’applications sont variés : déferlement et propagation de vagues, micro-fluidique, ébullition, écoulement d’avalanche, érosion (interne et externe), milieu poreux, gaz raréfiés à plusieurs espèces, interaction (…)

  • Séminaire d’Antoine Detaille (Université Claude Bernard Lyon 1)
    10 octobre 2024, par Reza Pakzad

    Applications harmoniques à valeurs dans la sphère : à quel point peuvent-elles mal se comporter ?

  • Séminaire de Luigi DePascale (univ. di Firenze, Italie)
    11 mai 2022, par tchampion

    The sufficiency of c-cyclical monotonicity for optimality of optimal transport plans.

  • Séminaire de Karol Bołbotowski (Faculty of Civil Engineering, Warsaw University of Technology, Poland)
    1er juillet 2022, par Mehmet Ersoy

    From optimal plane membranes to optimal 3D vaults