「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。

Side-wall wetting and linear stability of falling films

本研究はビッグローバル安定性枠組みを用いて、側壁濡れが落下液膜の安定性に二重の影響を及ぼすことを示し、境界層安定化を弱めることで閉塞流路内では相対的な不安定化機構として作用する一方で、毛管によるアンカリングの強化を通じて弱閉塞流路内では同時に長波長の安定化を著しくもたらすことを明らかにした。

Hammam Mohamed, Jörn Sesterhenn2026-05-19🔬 physics

Self-similar rupture of thin films of power-law fluid

本論文は、薄い液体膜における自己相似破壊の研究を非ニュートン流体のべき乗則流体に拡張し、ニュートン流体極限付近で蛇行挙動を伴う複雑な分岐構造と、極端なせん断希薄化領域における無限個の解の存在を明らかにするとともに、数値シミュレーションにより時間依存動力学が単一の主要な相似解分枝に引き寄せられることを確認した。

Michael C Dallaston, Steven A Kedda, Scott W McCue2026-05-19🔬 cond-mat

Using Physics Informed Neural Network (PINN) and Neural Network (NN) to Improve a kωk-ω Turbulence Model

本論文は、物理情報ニューラルネットワークを用いて乱流拡散モデルを改善し、ニューラルネットワークを用いてモデル係数を再較正することで乱流運動エネルギーの過小評価を補正するハイブリッド kωk-\omega 乱流モデルを提示するものであり、種々の流れ構成において DNS データと優れた一致を示すとともに、記号回帰を介して商用 CFD コードに結果を実装するための道筋を提供する。

Lars Davidson2026-05-19🔬 physics

Convolutional causal learning for aerodynamic flows

本論文は、情報理論的機械学習、畳み込みニューラルネットワーク、およびオートエンコーダを統合したデータ駆動型フレームワークを提案し、多様な非定常流れシナリオにおけるスナップショットデータから、解釈可能な時変渦構造およびそれらの空気力学的係数との因果関係を抽出するものである。

Ryo Koshikawa, Ryo Araki, Qiong Liu, Kai Fukami2026-05-19🔬 physics

Analytical response functions for a compressible thin fluid layer with odd viscosity

本論文は、不斉粘性を有する圧縮性薄膜流体における単極子および双極子特異点によって生成される流れ場および圧力場の厳密な解析解を導出しており、キラル活性流体におけるマイクロスイマーの流体力学的相互作用および集団挙動に関する重要な知見を提供する。

Abdallah Daddi-Moussa-Ider, Yuto Hosaka, Shigeyuki Komura2026-05-19🔬 cond-mat

Hydrodynamic cascade drives tumbling in sheared colloidal rod suspensions

本研究は、半希薄領域では無視できると以前に仮定されてきた流体力学的相互作用が、せん断されたコロイドロッド懸濁液中で転倒事象の集団的カスケードを駆動し、流れの配列を乱して粘度を著しく増大させることを明らかにし、既存の構成モデルの改訂を必要としている。

Lucas H. P. Cunha, Paul F. Salipante, Peter D. Olmsted, Steven D. Hudson2026-05-19🔬 cond-mat

High-Order ADER-DG Hydrodynamics with ExaHyPE: Implementation, Validation, and Astrophysical Benchmarking

本論文は、ExaHyPE フレームワーク内で圧縮性オイラー方程式に対する高次 ADER-DG ソルバの実装、検証、および天体物理学的ベンチマークを提示し、適応メッシュ細分化と事後サブセル制限の組み合わせを通じて、衝撃波や界面などの複雑な流れの構造を高精度に解像する能力を実証する。

Andrés Mauricio Suárez Mantilla, Leonardo Castañeda Colorado2026-05-19🔬 physics