Discountinuous Galerkin methods and posteriori error analysis for heterogeneous diffusion problems
Méthodes de Galerkine discontinues et analyse d'erreur a posteriori pour les problèmes de diffusion hétérogène
Résumé
In this thesis we analyse a discontinuous Galerkin (DG) method and two computable a posteriori error estimators for the linear and stationary advection-diffusion-reaction equation with heterogeneous diffusion. The DG method considered, the SWIP method, is a variation of the Symmetric Interior Penalty Galerkin method. The difference is that the SWIP method uses weighted averages with weights that depend on the diffusion. The a priori analysis shows optimal convergence with respect to mesh-size and robustness with respect to heterogeneous diffusion, which is confirmed by numerical tests. Both a posteriori error estimators are of the residual type and control the energy (semi-)norm of the error. Locallower bounds are obtained showing that almost all indicators are independent of heterogeneities. The exception is for the non-conforming part of the error, which has been evaluated using the Oswald interpolator. The second error estimator is sharper in its estimate with respect to the first one, but it is slightly more costly. This estimator is based on the construction of an H(div)-conforming Raviart-Thomas-Nédéléc flux using the conservativity of DG methods. Numerical results show that both estimators can be used for mesh-adaptation.
Dans cette thèse, nous analysons une méthode de Galerkine discontinue (GD) et deux estimateurs d'erreur a posteriori pour l'équation d'advection-diffusion-réaction linéaire et stationnaire avec diffusion hétérogène. La méthode GD considérée, la méthode SWIP, utilise des moyennes pondérées dont les poids dépendent de la diffusion. L'analyse a priori montre que la convergence est optimale en le pas du maillage et robuste par rapport aux hétérogénéités de la diffusion, ce qui est confirmé par les tests numériques. Les deux estimateurs d'erreur a posteriori sont obtenus par une analyse par résidus et contrôlent la (semi-)norme d'énergie de l'erreur. L'analyse d'efficacité locale montre que presque tous les estimateurs sont indépendants des hétérogénéités. Le deuxième estimateur d'erreur est plus précis que le premier, mais son coût de calcul est légèrement plus élevé. Cet estimateur est basé sur la construction d'un flux H(div)-conforme dans l'espace de Raviart-Thomas-Nédéléc.