modélisation mathématique, va permettre à la fois de décrire, de représenter et de comprendre ces phénomènes. Le modèle mathématique le plus simple est celui de la régression linéairey = ax + b (exemple avec la loi d’Ohm U = RI).
Lorsque l'on parle de modélisation numérique, il conviendra donc de différencier les étapes auxquelles on fait référence, et de bien identifier les différents aspects du terme modèle. à la combinaison de paramètres de la source (x, y, z et ΔV dans le cas de la source ponctuelle) aux données modélisés en utilisant une combinaison de paramètres.
Les modèles mathématiques sont des outils essentiels pour comprendre les fluctuations temporelles du nombre d’individus constituant une population et du nombre de populations interagissant au sein d’un réseau.
L'analyse quantitative des geysers et la maîtrise des instabilités qui peuvent survenir demeurent des défis pour la modélisation des écoulements transitoires (Schmidt et al., 2005). 14 2.3 Techniques de résolution numérique courantes