Équipe de Modélisation Numérique (MN)

Articles

• Soutenance de thèse de Kévin PONS
  14 décembre 2018, par Mehmet Ersoy

  Modélisation des tsunamis : Propagation et impacts

• Séminaire de Cédric GALUSINSKI (IMATH)
  24 février 2022, par Mehmet Ersoy

  La transformée de Fourier rapide pour résoudre les EDP

• Soutenance de thèse de Jean-Baptiste CLEMENT (IMATH)
  11 janvier 2021, par Mehmet Ersoy

  Simulation numérique des écoulements en milieux poreux non-saturés par une méthode de Galerkine discontinue adaptative : application aux plages sableuses

• 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 Rim EL CHEIKH (Université de Savoie, LAMA)
  3 mars 2022, par Mehmet Ersoy

  Dispersive wave models for pulsatile flows in viscoelastic vessels

• BA Mamadou Korca
  23 octobre 2024, par meradji

  Titre de la thèse : "Contribution aux équations primitives compressibles pour la dynamique de l’atmosphère : application aux évènements climatiques extrêmes"
  Début de la thèse : mars 2022

• 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.

• 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 de Azzouz Dermoune (Université de Lille)
  24 mai 2024, par tchampion

  Prévision de l’amplitude, de la localisation et de la largeur du pic d’une série temporelle en utilisant la médiane pondérée.

• 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 (…)