Numerical analysis of highly oscillatory Stochastic PDEs

Résumé : Dans une première partie, on s'intéresse à un système d'EDP stochastiques variant selon deux échelles de temps, et plus particulièrement à l'approximation de la composante lente à l'aide d'un schéma numérique efficace. On commence par montrer un principe de moyennisation, à savoir la convergence de la composante lente du système vers la solution d'une équation dite moyennée. Ensuite on prouve qu'un schéma numérique de type Euler fournit une bonne approximation d'un coefficient inconnu apparaissant dans cette équation moyennée. Finalement, on construit et on analyse un schéma de discrétisation du système à partir des résultats précédents, selon la méthodologie dite HMM (Heterogeneous Multiscale Method). On met en évidence l'ordre de convergence par rapport au paramètre d'échelle temporelle et aux différents paramètres du schéma numérique- on étudie les convergences au sens fort (approximation des trajectoires) et au sens faible (approximation des lois). Dans une seconde partie, on étudie une méthode d'approximation de solutions d'EDP paraboliques, en combinant une approche semi-lagrangienne et une discrétisation de type Monte-Carlo. On montre d'abord dans un cas simplifié que la variance dépend des pas de discrétisation- enfin on fournit des simulations numériques de solutions, afin de mettre en avant les applications possibles d'une telle méthode.
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Thèse
General Mathematics [math.GM]. École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. English. 〈NNT : 2012DENS0068〉
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Soumis le : mercredi 22 mai 2013 - 12:42:11
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Charles-Edouard Bréhier. Numerical analysis of highly oscillatory Stochastic PDEs. General Mathematics [math.GM]. École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. English. 〈NNT : 2012DENS0068〉. 〈tel-00824693〉

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