A priori Assessment of Tensor-Network Encoding for Isotropic Turbulent Flows
Diese Arbeit zeigt, dass der Matrix Product State (MPS) Tensor-Netzwerk-Ansatz in der Lage ist, Daten isotroper turbulenter Strömungen aus direkten numerischen Simulationen effektiv zu komprimieren, wobei eine Rekonstruktionstreue von 99,8 % mit nur 5–15 % des ursprünglichen Speichers erreicht wird und gleichzeitig wichtige statistische Eigenschaften wie kinetische Energie und Dissipationsraten präzise bewahrt werden.