Classical alternating direction (AD) methods for parabolic equations, based on some standard implicit time stepping procedure such as Crank-Nicolson, can have errors associated with the AD perturbations that are much larger than the errors associated with the underlying time stepping procedure . We plan to show that minor modifications in the AD procedures can virtually eliminate the perturbation errors at an minor additional computational cost. A mixed finite element method is applied in the spactial variables. Similar to the finite difference and finite element methods in spactial variables, we plan to have the same accuracy in time. A convergence analysis can also be shown .

Projection methods for the incompressible Navier-Stokes equations (NSE) are efficient, but introduce numerical boundary layers and have limited temporal accuracy due to their fractional step nature. The Pressure Poisson Equation (PPE) reformulations represent a class of methods that replace the incompressibility constraint by a Poisson equation for the pressure, with a suitable choice of the boundary condition so that the incompressibility is maintained. PPE reformulations of the NSE have important advantages: the pressure is no longer implicitly coupled to the velocity, thus can be directly recovered by solving a Poisson equation, and no numerical boundary layers are generated; arbitrary order time-stepping schemes can be used to achieve high order accuracy in time. In this thesis, we focus on numerical approaches of the PPE reformulations, in particular, the Shirokoff-Rosales (SR) PPE reformulation. Interestingly, the electric boundary conditions, i.e., the tangential and divergence boundary conditions, provided for the velocity in the SR PPE reformulation render classical nodal finite elements non-convergent. We propose two alternative methodologies, mixed finite element methods and meshfree finite differences, and demonstrate that these approaches allow for arbitrary order of accuracy both in space and in time. / Mathematics

La recherche et les questions abordées dans cette thèse sont de type inverse : la reconstitution d'une source ponctuelle ou la complétion d'une donnée à la limite inconnue à l'extrémité du domaine dans les modèles paraboliques de transport de contaminants. La modélisation mathématique des problèmes de pollution des eaux fait intervenir deux traceurs, l'oxygène dissous (OD) et la demande biochimique en oxygène (DBO) qui est la quantité d'oxygène nécessaire à la biodégradation de la matière organique. En effet, au cours des procédés d'autoépuration, certaines bactéries aérobies jouent un rôle principal. Ces micro-organismes décomposent les matières organiques polluantes en utilisant l'oxygène dissous dans le milieu. Afin de compenser ces données manquantes, les champs, solutions du problème, sont observés directement ou indirectement. Les problèmes inverses qui en résultent sont quasi certainement mal-posés voire même sévèrement mal-posés pour la plupart. Dans cette thèse, nous proposons justement une analyse aussi poussée que possible sur la question de l'identifiabilité pour les deux problèmes inverses décrits ci-dessus. Nous avons démontré un résultat d'unicité pour des sources fixes dans le cas d'observations décalées. La réalité pour l'observation est nuancée et l'idéal n'est pas acquis ; des mesures directes sur la DBO sont difficiles à obtenir. En revanche collecter des données sur l'OD est possible en temps réel et avec un faible coût. La DBO est donc observée de façon indirecte, grâce au couplage dans le système de Streeter et Phelps, l'information passe de l'OD à la DBO. Pour ce problème aussi, nous avons produit un résultat d'unicité pour la reconstruction de la source ou puits ponctuel qui serait présent dans l'équation de transport sur l'OD. Nous avons ensuite examiné des questions annexes à l'identifiabilité telles que le degré d'instabilité des équations à résoudre. De ce type d'informations dépendent le comportement des méthodes numériques et des algorithmes de calcul à utiliser. / The research and the questions approached on this thesis are inverse type : the reconstruction of point-wise source or the data completion problem in parabolic models of transport of contaminants. The mathematical modelling of the problems of water pollution includes two tracers, the dissolved oxygen (DO) and the biochemical demand in oxygen (BDO) which is the quantity of oxygen necessary for the biodegradation of organic matter. Indeed, during the biodegradation process, aerobic bacteria play a leading part. These micro-organisms decompose polluting organic matters by using the dissolved oxygen in the middle. To compensate these missing data, fields, solutions of the problem, are observed directly or indirectly. The resulting inverse problems are ill-posed. Their mathematical study rises big complications and their numerical treatment isn't easy. We demonstrated a uniqueness result for fixed sources in the case of moved observations. The reality for the observation is qualified and the ideal is not acquired; direct measures on the BOD are difficult to obtain. On the Other hand to collect data on the DO is possible in real time With a moderate cost. The BOD is thus observed in indirect way, thanks to the coupling in the system of Streeter and Phelps, the information passes from the DO to the BOD. For this problem, we produced a uniqueness result for the reconstruction of source. Then, we examined the degree of instability of the equation to be solved. The behaviour of numerical methods depend on this type of information.