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967 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.

Quantum machine learning for the quantum lattice Boltzmann method: Trainability of variational quantum circuits for the nonlinear collision operator across multiple time steps

Este estudio investiga la aplicación del aprendizaje automático cuántico para aproximar el operador de colisión no lineal en el método de red de Boltzmann cuántico mediante el entrenamiento de circuitos cuánticos variacionales, proponiendo dos arquitecturas distintas (R1 y R2) optimizadas para la evolución continua en múltiples pasos de tiempo y la reconstrucción de alta precisión en un solo paso, respectivamente.

Antonio David Bastida Zamora, Ljubomir Budinski, Pierre Sagaut, Valtteri Lahtinen2026-04-02⚛️ quant-ph

Polyelectrolyte adsorption at the solid-liquid interface favors receding contact line instability

Mediante microscopía de alta resolución, este estudio demuestra que la viscoelasticidad de soluciones de polielectrolitos puede desestabilizar la línea de contacto retráctil de gotas deslizantes sobre superficies hidrofóbicas, provocando la formación de filamentos que dependen críticamente de la carga iónica del polímero y sus propiedades de mojabilidad.

Léa Delance (Max Planck Institute for Polymer Research), Diego Díaz (KTH Royal Institute of Technology), Arivazhagan G. Balasubramanian (KTH Royal Institute of Technology), Outi Tammisola (KTH Royal I (…)2026-04-02🔬 cond-mat

Parametric roll oscillations of a hydrodynamic Chaplygin sleigh

Este artículo analiza la inestabilidad de cabeceo en robots submarinos biomiméticos mediante un modelo de trineo de Chaplygin hidrodinámico, demostrando que la excitación paramétrica derivada del movimiento de guiñada periódico genera oscilaciones de cabeceo inestables descritas por una ecuación de Mathieu, lo que revela las compensaciones fundamentales entre velocidad, eficiencia y estabilidad en la locomoción de peces.

Kartik Loya, Phanindra Tallapragada2026-04-01🌀 nlin

On internal wave whispering gallery modes in channels and critical-slope wave attractors

Mediante el uso de simetrías continuas, este artículo demuestra analíticamente la existencia de modos de galería de susurros en ondas internas que no quedan atrapados, descubre un nuevo tipo de atractor de ondas en canales parabólicos y propone explicaciones para los flujos de energía en cañones submarinos y la intensificación de energía de marea cerca de pendientes críticas.

Nimrod Bratspiess, Eyal Heifetz, Leo R. M. Maas2026-04-01🔬 physics

A vertically integrated model with phase change for aquifers in cold firn

Este estudio presenta un modelo matemático multidimensional y verticalmente integrado que incorpora cambios de fase para describir la formación y expansión de acuíferos en el firn frío, revelando cómo las temperaturas iniciales más bajas frenan la propagación lateral del agua de fusión y mejorando la comprensión de su impacto en el aumento del nivel del mar.

Mohammad Afzal Shadab, Howard A. Stone, Reed M. Maxwell2026-04-01🔬 physics

Learning 3D Hypersonic Flow with Physics-Enhanced Neural Fields: A Case Study on the Orion Reentry Capsule

Este trabajo presenta un simulador aerotérmico 3D basado en campos neuronales mejorados con física para predecir de manera eficiente y continua el flujo hipersónico alrededor de la cápsula Orion, superando a los métodos tradicionales y otros sustitutos en la captura de gradientes abruptos y discontinuidades.

Haitz Sáez de Ocáriz Borde, Pietro Innocenzi, Flavio Savarino, Andrei Cristian Popescu, Pantelis Papageorgiou2026-04-01🔬 physics

Sparse Müntz--Szász Recovery for Boundary-Anchored Velocity Profiles: A Short-Record Roughness Diagnostic in Turbulence

Este artículo presenta un marco de relajación convexa dispersa basado en la recuperación de Müntz--Szász para estimar exponentes de escalado efectivos a partir de perfiles de velocidad de corta duración, demostrando su eficacia como diagnóstico geométrico direccional de la rugosidad en regiones de alta vorticidad dentro de flujos turbulentos.

D Yang Eng2026-04-01🌀 nlin

The Closure Challenge: a benchmark task for machine learning in turbulence modelling

El artículo presenta "The Closure Challenge", un desafío de referencia estandarizado con conjuntos de datos de código abierto y métricas de evaluación diseñados para impulsar la innovación y medir el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en el modelado de turbulencia RANS, enfocándose específicamente en la generalización ante diferentes números de Reynolds y geometrías.

Ryley McConkey, Tyler Buchanan, Tess Smidt, Abigail Bodner, Richard Dwight, Paola Cinnella2026-04-01🔬 physics