Espaces grossiers pour les méthodes de décomposition de domaine avec conditions d'interface optimisées

Coarse spaces for domain decomposition method with optimized transmission conditions

• Auteur / Autrice : Ryadh Mohamed Haferssas
• Direction : Frédéric Nataf
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques Appliquées
• Date : Soutenance le 23/11/2016
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jacques-Louis Lions (Paris ; 1997-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno Després, Victorita Dolean, Frédéric Hecht, Pierre Jolivet, Christian Rey
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Abderrahmane Bendali, Martin Gander

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse mathématique

Décomposition (mathématiques)

Mots clés libres

Analyse

Décomposition

Domaines

Préconditioneurs

Performance

GenEO2

Calcul

Decomposition

HPC

Optimized Schwarz methods

Résumé

L'objectif de cette thèse est la conception, l'analyse et l'implémentation d'une méthode de décomposition de domaine efficiente pour des problèmes de la mécanique des solides et des fluides. Pour cela les méthodes de Schwarz optimisée (OSM) sont considérées et révisées. Les méthodes de décomposition de domaine de Schwarz optimisées ont été introduites par P.L. Lions, elles apportent une amélioration aux méthodes de Schwarz classiques en substituant les conditions d'interface de Dirichlet par des conditions de type Robin et cela pour les méthodes avec ou sans recouvrement. Les conditions de Robin offrent un très bon levier qui nous permet d'aller vers l'optimalité des méthodes de Schwarz ainsi que la conception d'une méthode de décomposition de domaine robuste pour des problèmes de mécanique complexes comportant une nature presque incompressible. Dans cette thèse un nouveau cadre mathématique est introduit qui consiste à munir les méthodes de Schwarz optimisées (e.g. L'algorithme de Lions ) d'une théorie semblable à celle déjà existante pour des méthodes de Schwarz additives, on définit un espace grossier pour lequel le taux de convergence de la méthode à deux niveaux peut être prescrit, indépendamment des éventuelles hétérogénéités du problème traité. Une formulation sous forme de preconditioneur de la méthode à deux niveaux est proposée qui permettra la simulation parallèle d'un large spectre de problèmes mécanique, tel que le problème d'élasticité presque incompressible, le problème de Stokes incompressible ainsi que le problème instationnaire de Navier-Stokes. Des résultats numériques issues de simulations parallèles à grande échelle sur plusieurs milliers de processeurs sont présentés afin de montrer la robustesse de l'approche proposée.

The objective of this thesis is to design an efficient domain decomposition method to solve solid and fluid mechanical problems, for this, Optimized Schwarz methods (OSM) are considered and revisited. The optimized Schwarz methods were introduced by P.L. Lions. They consist in improving the classical Schwarz method by replacing the Dirichlet interface conditions by a Robin interface conditions and can be applied to both overlapping and non overlapping subdomains. Robin conditions provide us an another way to optimize these methods for better convergence and more robustness when dealing with mechanical problem with almost incompressibility nature. In this thesis, a new theoretical framework is introduced which consists in providing an Additive Schwarz method type theory for optimized Schwarz methods, e.g. Lions' algorithm. We define an adaptive coarse space for which the convergence rate is guaranteed regardless of the regularity of the coefficients of the problem. Then we give a formulation of a two-level preconditioner for the proposed method. A broad spectrum of applications will be covered, such as incompressible linear elasticity, incompressible Stokes problems and unstationary Navier-Stokes problem. Numerical results on a large-scale parallel experiments with thousands of processes are provided. They clearly show the effectiveness and the robustness of the proposed approach.