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Publications associées (51)

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Personnes menant des recherches similaires (3)

MATH-201: Analysis III

Calcul différentiel et intégral. Eléments d'analyse complexe.

MATH-351: Advanced numerical analysis II

The student will learn state-of-the-art algorithms for solving differential equations. The analysis and implementation of these algorithms will be discussed in some detail.

MATH-212: Analyse numérique et optimisation

L'étudiant apprendra à résoudre numériquement divers problèmes mathématiques. Les propriétés théoriques de ces méthodes seront discutées.

Analyse Numérique pour Ingénieurs

Ce cours contient les 7 premiers chapitres d'un cours d'analyse numérique donné aux étudiants bachelor de l'EPFL. Des outils de base sont décrits dans les chapitres 1 à 5. La résolution numérique d'éq

Analyse numérique pour ingénieurs

Ce cours contient les 7 premiers chapitres d'un cours d'analyse numérique donné aux étudiants bachelor de l'EPFL. Des outils de base sont décrits dans les chapitres 1 à 5. La résolution numérique d'éq

Analyse Numérique

Ce cours contient les 7 premiers chapitres d'un cours d'analyse numérique donné aux étudiants bachelor de l'EPFL. Des outils de base sont décrits dans les chapitres 1 à 5. La résolution numérique d'éq

Alfio Quarteroni, Fabio Nobile, Jan Sickmann Hesthaven

Numerical Analysis of a Simplified Unified Model for Viscoelastic Fluids and Elastic Solids

Marco Picasso, Léo Aurélio Diserens

We address a simplified time-dependent parabolic problem that arises when modeling both viscoelastic fluids and elastic solids in a unified framework. A priori estimates are obtained for the continuous problem. Then implicit and semi-explicit (EVSS) time d ...

Springer Science and Business Media Deutschland GmbH2025

Error assessment of an adaptive finite elements-neural networks method for an elliptic parametric PDE

Marco Picasso, Maude Girardin, Alexandre Caboussat

We present a finite elements-neural network approach for the numerical approximation of parametric partial differential equations. The algorithm generates training data from finite element simulations, and uses a data -driven (supervised) feedforward neura ...

Elsevier Science Sa2024

Anisotropic Adaptive Finite Elements for a p-Laplacian Problem

Marco Picasso, Paride Passelli

The p-Laplacian problem -del & sdot; ((mu + |del u|(p-2))del u) = f is considered, where mu is a given positive number. An anisotropic a posteriori residual-based error estimator is presented. The error estimator is shown to be equivalent, up to higher ord ...

Walter De Gruyter Gmbh2024