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1218 artículos

La dinámica de fluidos explora cómo se mueven los líquidos y los gases, desde el flujo suave de un río hasta las turbulencias complejas que afectan el clima o el diseño de aviones. En Gist.Science, seleccionamos cuidadosamente cada nuevo preprint que llega desde arXiv en esta área, transformando investigaciones técnicas en contenido comprensible para todos. Nuestro equipo genera tanto resúmenes técnicos detallados como explicaciones en lenguaje llano, asegurando que la ciencia más reciente sea accesible sin sacrificar el rigor.

Estos estudios revelan secretos fundamentales sobre el movimiento de la materia, conectando fenómenos cotidianos con avances de vanguardia en ingeniería y física. Al procesar automáticamente cada nueva entrada de arXiv, garantizamos que usted tenga acceso inmediato a las ideas más frescas del campo. A continuación, encontrará los últimos artículos en dinámica de fluidos, listos para ser explorados según su nivel de interés.

Wave-appropriate reconstruction of compressible flows: physics-constrained acoustic dissipation and rank-1 entropy wave correction

Este artículo presenta un método de reconstrucción de flujos compresibles que optimiza automáticamente el parámetro de disipación acústica mediante minimización de caja negra y corrige las ondas de entropía mediante una actualización de rango 1, logrando así una mayor precisión y eficiencia en flujos que van desde la turbulencia subsónica hasta hipersónica sin necesidad de detectores de discontinuidad explícitos.

Amareshwara Sainadh Chamarthi2026-04-06🔬 physics

How pore-scale disorder controls fluid stretching in porous media

Este estudio demuestra que el desorden en la microestructura de los medios porosos acelera el estiramiento de fluidos de manera cuadrática en el tiempo, impulsado principalmente por deformaciones localizadas cerca de las paredes, lo que permite cuantificar cómo la heterogeneidad estructural mejora la mezcla en comparación con los medios ordenados.

J. Kevin Pierce, Tanguy Le Borgne, Francois Renard, Gaute Linga2026-04-06🔬 physics

Bifurcations in Stokes Flow Sedimentation

Este artículo presenta una perspectiva unificadora sobre las bifurcaciones en la sedimentación de partículas helicoidales a bajo número de Reynolds, demostrando mediante experimentos y simulaciones que pequeños desplazamientos del centro de masa rompen las simetrías PT y provocan una transición de dinámicas complejas (con órbitas cerradas) a un estado de atracción único.

Elias Huseby, Pierre Mathier, Meera Das, Arjun Menezes, Theo Witkamp, Ziqi Wang, Bernhard Mehlig, Greg A. Voth2026-04-06🔬 physics

The early stage of the motion along the gradient of a concentrated vortex structure

Este artículo presenta un resultado matemático riguroso, respaldado por simulaciones numéricas, que demuestra cómo un vórtice concentrado en un fluido bidimensional invíscido se mueve inicialmente en la dirección del gradiente de un campo de vorticidad subyacente no constante, ofreciendo una explicación lagrangiana de la agregación de estructuras vorticales del mismo signo y extendiendo el hallazgo a filamentos de vórtice casi verticales en dominios tridimensionales.

Franco Flandoli, Matteo Palmieri, Milo Viviani2026-04-03🔢 math-ph

Physics-Informed Neural Networks: Bridging the Divide Between Conservative and Non-Conservative Equations

Este trabajo investiga la sensibilidad de las Redes Neuronales Informadas por la Física (PINN) frente a la elección de formulaciones conservativas versus no conservativas de las ecuaciones diferenciales parciales al resolver problemas con ondas de choque y discontinuidades, utilizando como casos de prueba la ecuación de Burgers y las ecuaciones de Euler.

Arun Govind Neelan, Ferdin Sagai Don Bosco, Naveen Sagar Jarugumalli, Suresh Balaji Vedarethinam2026-04-03🔬 physics

A Residual Guided strategy with Generative Adversarial Networks in training Physics-Informed Transformer Networks

Este trabajo propone una estrategia de entrenamiento guiada por residuos que combina redes transformadoras físicas con redes generativas adversarias para resolver ecuaciones diferenciales parciales no lineales, logrando mejoras significativas en la precisión y el cumplimiento de la causalidad temporal en comparación con los métodos tradicionales.

Ziyang Zhang, Feifan Zhang, Weidong Tang, Lei Shi, Tailai Chen2026-04-03🔬 physics

Interpretable Diagnostics and Adaptive Data Assimilation for Neural ODEs via Discrete Empirical Interpolation

Este trabajo presenta un marco que aprovecha el Método de Interpolación Empírica Discreta (DEIM) como herramienta de interpretabilidad para diagnosticar fallos en modelos de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias Neuronales (NODE) y guiar una estrategia de asimilación de datos que mejora significativamente la estabilidad y precisión predictiva en escenarios fuera de distribución.

Hojin Kim, Romit Maulik2026-04-03🔬 physics

Spontaneous Emergence of Solitary Waves in Active Flow Networks with Elastic Elements

Este trabajo demuestra que las redes de flujo activo con elementos elásticos pueden generar espontáneamente ondas solitarias que transportan información, revelando los mecanismos fundamentales para el procesamiento de datos en sistemas fluidos activos.

Rodrigo Fernández-Quevedo García, Gonçalo Cruz Antunes, Jens Harting, Holger Stark, Chantal Valeriani, Martin Brandenbourger, Juan José Mazo, Paolo Malgaretti, Miguel Ruiz-García2026-04-03🌀 nlin

Branching Paths Statistics for confined Flows : Adressing Navier-Stokes Nonlinear Transport

Este trabajo presenta una representación probabilística basada en procesos estocásticos ramificados para las ecuaciones de Navier-Stokes en dominios confinados, lo que permite desarrollar nuevos algoritmos de Monte Carlo hacia atrás para la simulación eficiente de flujos complejos.

Daniel Yaacoub, Gaëtan Brunetto, Stéphane Blanco, Richard Fournier, Gerjan Hagelaar, Jean-François Cornet, Jérémi Dauchet, Thomas Vourc'h2026-04-03🔬 physics