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Mathematical and numerical methods for Vlasov–Maxwell equations: The contribution of data mining - 17/09/14

Doi : 10.1016/j.crme.2014.06.010 
Franck Assous a, b, Joël Chaskalovic c,
a Ariel University, 40700 Ariel, Israel 
b Bar-Ilan University, 52900 Ramat-Gan, Israel 
c D'Alembert, University Pierre and Marie Curie, Paris, France 

Corresponding author.

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Abstract

This paper deals with the applications of data mining techniques in the evaluation of numerical solutions of Vlasov–Maxwell models. This is part of the topic of characterizing the model and approximation errors via learning techniques. We give two examples of application. The first one aims at comparing two Vlasov–Maxwell approximate models. In the second one, a scheme based on data mining techniques is proposed to characterize the errors between a   and a   finite element Particle-In-Cell approach. Beyond these examples, this original approach should operate in all cases where intricate numerical simulations like for the Vlasov–Maxwell equations take a central part.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Data mining, Error estimate, Vlasov–Maxwell equations, Asymptotic analysis, Paraxial model


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Vol 342 - N° 10-11

P. 560-569 - octobre 2014 Retour au numéro
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  • Foreword
  • Joël Chaskalovic
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  • Charge-conserving FEM–PIC schemes on general grids
  • Martin Campos Pinto, Sébastien Jund, Stéphanie Salmon, Éric Sonnendrücker

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