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.

Network modelling of yield-stress fluid flow in randomly disordered porous media

Este estudio presenta un modelo de red de poros que simula el flujo de fluidos con umbral de fluencia en medios porosos desordenados, demostrando que la pérdida de presión cerca del umbral de fluencia está gobernada por la estadística de las constricciones en lugar de la escala de los obstáculos, y que el deslizamiento en las paredes puede reactivar vías de flujo previamente bloqueadas.

Cláudio P. Fonte, Elliott Sutton, Kohei Ohie, Eleanor Doman, Yuji Tasaka, Anne Juel2026-03-11🔬 physics

Modelling Material Injection Into Porous Structures Under Non-isothermal Conditions

Este trabajo extiende la Teoría de Medios Porosos para modelar la inyección de cemento acrílico en vértebras bajo condiciones no isotérmicas, incorporando balances de energía y relaciones constitutivas que garantizan consistencia termodinámica y comportamientos físicamente razonables en simulaciones numéricas.

Jan-Sören L. Völter (University of Stuttgart), Zubin Trivedi (University of Stuttgart), Andreas Boger (Ansbach University of Applied Sciences), Tim Ricken (University of Stuttgart), Oliver Röhrle (Uni (…)2026-03-10🔬 physics

Triangular instability of a strained Batchelor vortex

Este estudio investiga teórica y numéricamente la inestabilidad triangular de un vórtice de Batchelor bajo un campo de deformación triangular, revelando que el flujo axial reduce la amortiguación de la capa crítica, lo que permite que nuevos modos resonantes se vuelvan inestables y dominen sobre el modo más inestable del caso sin flujo axial.

A. S. P. Ayapilla (Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Sendai, Japan), Y. Hattori (Institute of Fluid Science, Tohoku University, Sendai, Japan), S. Le Dizès (Aix Marseille Uni (…)2026-03-10🔬 physics

Controlling the collective transport of large passive particles with suspensions of microorganisms

Los autores demuestran que es posible controlar el transporte colectivo de cientos de partículas pasivas grandes mediante el uso de microalgas fototácticas (*Chlamydomonas reinhardtii*) que, al ser estimuladas con luz direccional, generan rodillos de bioconvección capaces de arrastrar o repeler dichas partículas según su densidad, abriendo nuevas posibilidades para aplicaciones como la administración dirigida de fármacos y la descontaminación.

Taha Laroussi, Julien Bouvard, Etienne Jambon-Puillet, Mojtaba Jarrahi, Gabriel Amselem2026-03-10🔬 cond-mat

Axial Symmetric Navier Stokes Equations and the Beltrami /anti Beltrami spectrum in view of Physics Informed Neural Networks

Este artículo establece las bases teóricas para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes con simetría axial en un cilindro mediante una base funcional de formas armónicas (Beltrami, anti-Beltrami y cerradas) que reduce el problema a una jerarquía de relaciones cuadráticas, las cuales se propone determinar mediante un algoritmo de redes neuronales informadas por física.

Pietro Fré2026-03-10🔢 math-ph

Optimize discrete loss with finite-difference physics constraint and time-stepping for solving incompressible flow

Este artículo presenta FDTO, un solucionador de optimización de pérdidas discretas que combina transformaciones de coordenadas curvilíneas, mallas estructuradas adaptadas al cuerpo y un esquema de paso de tiempo para resolver flujos incompresibles de manera más eficiente, estable y precisa que los métodos PINN tradicionales.

Yali Luo, Yiye Zou, Heng Zhang, Mingjie Zhang, Gang Wei, Jingyu Wang, Xiaogang Deng2026-03-10🔬 physics