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Transport linéaire non visqueux

On considère désormais le cas non visqueux des équations de transport linéaire. Les équations du BFN sont:

\begin{displaymath}\begin{array}{rl} (F) & \left\{ \begin{array}{rcl} \partial_t...
...etilde{u}\vert _{t=T} &=& u(T), \end{array} \right. \end{array}\end{displaymath} (3.32)

où le transport $ a(x)$ peut être constant ou non. Nous avons alors le résultat suivant [30]:

Théorème 3.5   On considère une itération du BFN sur le modèle (3.32), avec des observations $ u_{obs}$ qui vérifient l'équation (3.32-F) avec $ K=0$ . On note

\begin{displaymath}\begin{array}{rcl} w(t) &=& u(t) - u_{obs}(t),  \widetilde{w}(t) &=& \widetilde{u}(t)-u_{obs}(t). \end{array}\end{displaymath} (3.33)

Soit

$\displaystyle (s,\psi(s,x))$ (3.34)

la courbe caractéristique associée à l'équation (3.32-F) avec $ K=0$ , issue de $ x$ à l'instant $ s=0$ , i.e. telle que

$\displaystyle (s,\psi(s,x))\vert _{s=0} = (0,x).$ (3.35)

On suppose que le temps final $ T$ est tel que les caractéristiques sont bien définies et ne se croisent pas sur $ [0,T]$ . Alors nous avons les résultats suivants:
  1. Si $ K(t,x) = K$ , alors pour tout $ t\in[0,T]$ ,

    $\displaystyle \widetilde{w}(t) = w(t) e^{(-K-K^\prime)(T-t)}.$ (3.36)

  2. Si $ K(t,x)=K \mathbbm{1}_{[t_{1},t_{2}]}(t)$ avec $ 0\leq t_{1} < t_{2}\leq T$ , alors

    $\displaystyle \widetilde{w}(0) = w(0) e^{(-K-K^\prime)(t_{2}-t_{1})}.$ (3.37)

  3. Si $ K(t,x)=K(x)$ , alors pour tout $ t\in[0,T]$ ,

    $\displaystyle \widetilde{w}(t,\psi(t,x)) = w(t,\psi(t,x))   \exp \left(-\int_{t}^T K(\psi(s,x))+K^\prime(\psi(s,x))  ds \right).$ (3.38)

On en déduit que dans le cas où le terme de rappel agit sur tout le domaine (cas $ 1$ et $ 2$ du théorème précédent), l'algorithme BFN converge pour les équations de transport linéaire non visqueux. De plus, dans le cas où le support de $ K$ ne recouvre pas tout le domaine (cas $ 3$ , par exemple lorsque les observations sont partielles), l'algorithme converge dès que toutes les courbes caractéristiques rencontrent le support de $ K$ , ce qui est par exemple garanti par l'observabilité du système (voir les remarques après la proposition 3.2 ci-dessous).


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