Die Strömungsmechanik untersucht, wie sich Flüssigkeiten und Gase bewegen und auf Kräfte reagieren, von den sanften Wellen eines Flusses bis zu den komplexen Turbulenzen in der Atmosphäre. Auf Gist.Science haben wir diesen Bereich unter „Physics — Flu-Dyn" zusammengefasst, um die faszinierenden Mechanismen unserer dynamischen Umwelt verständlich zu machen.

Jeder neue Preprint in diesem Feld wird direkt von arXiv bezogen und von uns sorgfältig verarbeitet. Wir bieten Ihnen zu jedem Eintrag sowohl eine leicht verständliche Zusammenfassung für ein breites Publikum als auch eine detaillierte technische Analyse für Fachleute. So wird komplexes Wissen aus der Forschung für jeden zugänglich.

Im Folgenden finden Sie die aktuellsten Beiträge aus diesem spannenden Bereich der Physik, die Sie direkt zu den neuesten Erkenntnissen führen.

Rigorous derivation of damped-driven wave turbulence theory

Diese Arbeit liefert eine rigorose Begründung für kinetische Regime der dämpfungs- und angetriebenen Wellenturbulenz, indem sie zeigt, dass die stochastische Dynamik der nichtlinearen Schrödingergleichung durch eine deterministische kinetische Gleichung beschrieben werden kann, wobei neue Methoden zur Analyse stochastischer Feynman-Diagramme und zur asymptotischen Entwicklung der führenden Terme entwickelt wurden.

Ricardo Grande, Zaher Hani2026-02-19🔢 math-ph

Combined dynamic-kinematic validation of droplet-wall impact modeling

Die Studie validiert ein kombiniertes dynamisch-kinematisches Tropfen-Wand-Modell, das durch die Integration geometrischer und kinematischer Metriken sowie die Einführung eines (βmax,Cachar)(\beta_{\text{max}}, Ca_{\text{char}})-Diagramms präzisere Vorhersagen für das Ausbreitungs- und Rückzugsverhalten von Tropfen ermöglicht als herkömmliche Ansätze, die sich ausschließlich auf den maximalen Ausbreitungsdurchmesser stützen.

Dmitry Zharikov, Maxim Piskunov, Dmitry Kolomenskiy2026-02-19🔬 physics

Low-dimensional multiscale dynamics of intermittent reversals in turbulent Rayleigh-Benard convection

Die Studie zeigt, dass sich die hochdimensionale, chaotische Dynamik von intermittierenden Umkehrungen in turbulenter Rayleigh-Bénard-Konvektion durch ein multiskaliges latentes Framework erfolgreich auf einen kompakten 20-dimensionalen Zustandsraum reduzieren lässt, der sowohl kurzfristige Strömungsstrukturen als auch langfristige statistische Eigenschaften präzise wiedergibt.

Qiwei Chen, C. Ricardo Constante-Amores2026-02-18🔬 physics

Reduced-Order Hydrodynamic Modelling of a Sphere Near a Wall Using Sparse Regression and Neural Operators

Diese Arbeit stellt einen interpretierbaren, parametrischen Surrogatmodellansatz vor, der Sparse Regression (SINDy) und neuronale Operatoren kombiniert, um die Echtzeit-Hydrodynamik einer hebbenden Kugel in Wandnähe auf Basis von CFD-Daten effizient und physikalisch fundiert vorherzusagen.

Zev Hoffman, Sara Vahaji, Arpan Das, Micheal Candon, Daniel Sgarioto, Jayarathne Nirman, Pier Marzocca2026-02-18🔬 physics

Adjoint-based shape optimization of a ship hull using a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) assisted propulsion surrogate model

Diese Arbeit stellt einen maschinellen Lern-basierten Optimierungsrahmen vor, der einen auf Conditional Variational Autoencodern (CVAE) beruhenden Ersatzmodellansatz für Voith-Schneider-Antriebe nutzt, um die rechenintensive adjungierte Formoptimierung von Schiffsrümpfen zu ermöglichen und so Widerstandsreduktionen von über 8 % zu erzielen.

Moloud Arian Maram, Georgios Bletsos, Thanh Tung Nguyen, Ahmed Hassan, Michael Palm, Thomas Rung2026-02-18🤖 cs.LG