Viscous vortex crystals
この論文は、対称性と安定性の性質を活用して、特定の共回転配置（多角形渦の結晶または中心渦を含むもの）から生じる二次元非圧縮ナビエ・ストークス方程式の解を、渦の合体が始まる前に予想される準拡散時間スケールまで記述・制御することを示しています。
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1272 件の論文
「物理学 — 流体力学」のカテゴリーでは、液体や気体の流れに関する研究が取り上げられています。川の流れから航空機の翼を設計する技術まで、目に見えない空気の動きを数式で解き明かすこの分野は、私たちの日常や未来の技術に深く関わっています。
当サイトでは、arXiv に投稿された最新のプレプリントをすべて対象に、専門家の手で解説を提供しています。複雑な数式や専門用語を噛み砕いた平易な要約と、より深く理解したい方のための技術的な詳細解説の両方を、Gist.Science が毎日更新しています。
以下に、この分野から選りすぐられた最新の論文リストをご紹介します。
Rheological properties and shear-induced structures of ferroelectric nematic liquid crystals
本研究は、RM734、DIO、FNLC919 という 3 種類の強誘電性ネマチック液晶のせん断流動下における粘度挙動と配向構造（特に低せん断速度域での流配向と高速度域でのログローリング、および強誘電性相における配向傾きの欠如）を系統的に解明し、その層状構造や空間電荷回避メカニズムに基づく流動特性を明らかにしたものである。
On the spatial structure and intermittency of soot in a lab-scale gas turbine combustor: Insights from large-eddy simulations
本論文は、大渦シミュレーションを用いて実験データと比較検証を行うことで、ガスタービン燃焼器内のすすの空間構造や間欠性を支配するメカニズムを解明し、異なる手法によるすすモデルの予測精度と計算コストを評価したものである。
From synthetic turbulence to true solutions: A deep diffusion model for discovering periodic orbits in the Navier-Stokes equations
この論文は、乱流の直接数値シミュレーションデータで学習した生成拡散モデルを、対称性の制約や時間構造の修正を通じて周期性を持つ軌道生成に適用し、その結果を反復ソルバーで洗練させることで、2 次元ナビエ・ストークス方程式の既知の周期軌道とは異なる 111 の新しい周期解を発見したことを報告しています。
Efficient Real-Time Adaptation of ROMs for Unsteady Flows Using Data Assimilation
本論文は、変分オートエンコーダとトランスフォーマーを用いた確率的な低次元モデルに対し、散在する観測データのみを用いてエンコーダ部分のみを再学習させることで、計算コストを大幅に削減しつつ非定常流れのリアルタイム適応と状態再構成を可能にする効率的なデータ同化戦略を提案するものである。
A co-kurtosis based dimensionality reduction method for combustion datasets
本論文は、燃焼データセットにおける局所的な化学ダイナミクス（点火核の形成など）を捉えるために、共分散に基づく PCA に代わり高次統計量である共カーチスを用いた次元削減手法「CoK-PCA」を提案し、合成データおよび実燃焼シミュレーションにおいて、従来の PCA よりも化学反応領域での状態再構成精度と反応速度・熱放出率の予測精度が向上することを示した。
Dimensionality Reduction and Dynamical Mode Recognition of Circular Arrays of Flame Oscillators Using Deep Neural Network
本研究は、円形配列の炎振動子から得られる高次元時空間データを双方向 LSTM 変分オートエンコーダで低次元位相空間に圧縮し、2 次元ワッサーシュタイン距離に基づく分類器を用いることで、燃焼不安定における動的モードを効果的に認識・分類する手法を提案している。
Using Physics Informed Neural Network (PINN) and Neural Network (NN) to Improve a Turbulence Model
この論文は、PINN とニューラルネットワークを用いて乱流拡散項のモデル化を改善し、DNS データと高い一致を示す新しい乱流モデル（k-omega-PINN-NN モデル）を開発し、さらにその係数を Python 記号回帰（pySR）で代用可能にすることで商用 CFD コードへの実装を可能にしたことを報告しています。
Non-reciprocal Binary-fluid Turbulence
この論文は、非相反性相互作用を取り入れた二次元非相反性セーン・ヒリヤード・ナビエ・ストークスモデルを提案し、従来の乱流とは異なる非相反フラックスを伴うエネルギーの逆カスケードやマルチフラクタル性など、非相反性二元流体乱流の新たな特性を解明したものである。
Conservation laws, fluxes, and symmetries: lessons from a perturbative approach for self-organized turbulence
この論文は、2 つの保存則に支えられた自己組織化乱流の統計的記述のための摂動論的枠組みを提示し、2 次元ナビエ - ストークス方程式や大規模準地衡流方程式などのモデルとの比較を通じて、回転 3 次元乱流におけるジェット状凝縮体の形成や浅水準地衡流方程式におけるロスビー変形半径の影響など、多様な乱流系における凝縮体の普遍的な性質と対称性の破れを明らかにしている。