Description de l'offre

Un des grands enjeux de la simulation numérique est d'optimiser les algorithmes de manière à avoir la meilleure précision de la solution obtenue pour un coût de calcul donnée (en temps de calcul et consommation mémoire). Augmenter la résolution de la discrétisation spatiale (le maillage dans le cas présent) du problème permet de d'améliorer la précision de la solution d'un calcul, mais augmente le coût du calcul. Or dans beaucoup de cas, un raffinement uniforme de la discrétisation spatiale n'est pas nécessaire, et on peut identifier des zones localisées dans lesquelles un tel raffinement du maillage serait le plus bénéfique pour la qualité de la solution obtenue. On parle de raffinement de maillage adaptatif lorsque au cours de l'évolution du calcul, on réévalue régulièrement à l'aide d'estimateurs d'erreur les zones à raffiner/déraffiner en fonction de l'état courant de la solution, et on modifie le maillage de manière à ce que sa fin...