FETI is a very popular method, which has proved to be extremely efficient on many large-scale industrial problems. One drawback is that it performs best when the decomposition of the global problem is closely related to the parameters in equations. This is somewhat confirmed by the fact that the theoretical analysis goes through only if some assumptions on the coefficients are satisfied. We propose here to build a coarse space for which the convergence rate of the two-level method is guaranteed regardless of any additional assumptions. We do this by identifying the problematic modes using generalized eigenvalue problems.

La méthode FETI a demontré son efficacité et sa compétitivité sur de nombreux problèmes industriels. Un désavantage est que ses performances dépendent fortement de la distribution des coefficients dans les équations. Ceci est en quelque sorte confirmé par le fait que lʼanalyse théorique requiert des hypothèses sur ces coefficients et le partitionnement. Nous proposons ici la construction dʼun espace grossier telle que le taux de convergence de la méthode à deux niveaux soit garanti sans hypothèses supplémentaires. Cette construction repose sur lʼidentification des modes problématiques grâce à la résolution de problèmes aux valeurs propres généralisés.