anglicky In the presented work, we study the existence and uniqueness of solutions to the generalized Stokes problem. We, further, focus on the higher differentiability and the Hölder continuity of solutions to the generalized Stokes and generalized Navier-Stokes system. We reach the full regularity in an arbitrary dimension for a linear case, while in a nonlinear case we work only in dimensions d = 2, 3. In dimension d = 2 we are able to proof the full regularity of solution, in dimension d = 3 we obtain only a partial regularity. All main results are introduced in the first section. 1

In the context of gradient-based numerical optimisation, the adjoint method is an e cient way of computing the gradient of the cost function at a computational cost independent of the number of design parameters, which makes it a captivating option for industrial CFD applications involving costly primal solves. The method is however a ected by instabilities, some of which are inherited from the primal solver, notably if the latter does not fully converge. The present work is an attempt at curbing primal solver limitations with the goal of indirectly alleviating adjoint robustness issues. To that end, a novel discretisation scheme for the steady-state incompressible Navier- Stokes problem is proposed: Mixed Hybrid Finite Volumes (MHFV). The scheme draws inspiration from the family of Mimetic Finite Di erences and Mixed Virtual Elements strategies, rid of some limitations and numerical artefacts typical of classical Finite Volumes which may hinder convergence properties. Derivation of MHFV operators is illustrated and each scheme is validated via manufactured solutions: rst for pure anisotropic di usion problems, then convection-di usion-reaction and nally Navier-Stokes. Traditional and novel Navier-Stokes solution algorithms are also investigated, adapted to MHFV and compared in terms of performance. The attention is then turned to the discrete adjoint Navier-Stokes system, which is assembled in an automated way following the principles of Equational Di erentiation, i.e. the di erentiation of the primal discrete equations themselves rather than the algorithm used to solve them. Practical/computational aspects of the assembly are discussed, then the adjoint gradient is validated and a few solution algorithms for the MHFV adjoint Navier-Stokes are proposed and tested. Finally, two examples of full shape optimisation procedures on internal ow test cases (S-bend and U-bend) are reported.

La notion de schémas gradients, conçue pour les équations elliptiques et paraboliques, linéaires et non-linéaires a l'avantage de fournir des résultats de convergence et d'estimations d'erreur valables pour de nombreuses familles de méthodes numériques (éléments finis conformes et non-conformes, éléments finis mixtes, différences finies ...). Vérifier un ensemble restreint de propriétés suffit pour prouver qu'une méthode numérique donnée rentre dans le cadre de travail des schémas gradients et donc qu'elle sera convergente sur les différents problèmes traités. L'étude du problème de Stefan, celle du problème de Stokes incompressible, ainsi que celle des équations de Navier-Stokes incompressibles sont présentées dans cette thèse, chacune présentant un théorème de convergence établi à l'aide des schémas gradients. Pour Stokes et Navier-Stokes, nous donnerons une preuve de convergence pour les cas stationnaires et transitoires en modifiant certaines hypothèses ce qui aura comme effet de trouver des résultats de convergence différents. Finalement, nous présentons également quatre méthodes (Taylor-Hood, Crouzeix-Raviart, Marker-and-Cell, Hybrid Mixed Mimetic) pour ces deux problèmes et nous vérifions qu'elles rentrent bien dans le cadre des schémas gradients / The notion of gradient schemes, designed for linear and nonlinear elliptic and parabolic problems has the benefit of providing common convergence and error estimates results, which hold for a wide variety of numerical methods (finite element methods, nonconforming and mixed finite element methods, hybrid and mixed mimetic finite difference methods ...). Checking a minimal set of properties for a given numerical method suffices to prove that it belongs to the gradient schemes framework, and therefore that it is convergent on the different problems studied here. The study of the Stefan problem, the incompressible Stokes one and also the incompressible Navier-Stokes equations are presented in this thesis, where each one gets a convergence theorem set up with the gradient schemes framework. For Stokes and Navier-Stokes, we both provide the proof for the steady and the transient case dealing with some variational hypotheses which bring different convergence results. Finally, we also present four methods (Taylor-Hood, Crouzeix-Raviart, Marker-and-Cell, Hybrid Mixed Mimetic) for these two problems and we check that they enter in the gradient schemes framework

Nous nous intéressons, dans cette thèse, à l'étude des méthodes d'extrapolation polynômiales et à l'application de ces méthodes dans l'accélération de méthodes de points fixes pour des problèmes donnés. L'avantage de ces méthodes d'extrapolation est qu'elles utilisent uniquement une suite de vecteurs qui n'est pas forcément convergente, ou qui converge très lentement pour créer une nouvelle suite pouvant admettreune convergence quadratique. Le développement de méthodes cycliques permet, deplus, de limiter le coût de calculs et de stockage. Nous appliquons ces méthodes à la résolution des équations de Navier-Stokes stationnaires et incompressibles, à la résolution de la formulation Kohn-Sham de l'équation de Schrödinger et à la résolution d'équations elliptiques utilisant des méthodes multigrilles. Dans tous les cas, l'efficacité des méthodes d'extrapolation a été montrée.Nous montrons que lorsqu'elles sont appliquées à la résolution de systèmes linéaires, les méthodes d'extrapolation sont comparables aux méthodes de sous espaces de Krylov. En particulier, nous montrons l'équivalence entre la méthode MMPE et CMRH. Nous nous intéressons enfin, à la parallélisation de la méthode CMRH sur des processeurs à mémoire distribuée et à la recherche de préconditionneurs efficaces pour cette même méthode. / In this thesis, we study polynomial extrapolation methods. We discuss the design and implementation of these methods for computing solutions of fixed point methods. Extrapolation methods transform the original sequance into another sequence that converges to the same limit faster than the original one without having explicit knowledge of the sequence generator. Restarted methods permit to keep the storage requirement and the average of computational cost low. We apply these methods for computing steady state solutions of incompressible flow problems modelled by the Navier-Stokes equations, for solving the Schrödinger equation using the Kohn-Sham formulation and for solving elliptic equations using multigrid methods. In all cases, vector extrapolation methods have a useful role to play. We show that, when applied to linearly generated vector sequences, extrapolation methods are related to Krylov subspace methods. For example, we show that the MMPE approach is mathematically equivalent to CMRH method. We present an implementation of the CMRH iterative method suitable for parallel architectures with distributed memory. Finally, we present a preconditioned CMRH method.