Comparison of data-driven symmetry-preserving closure models for large-eddy simulation

本論文は、対称性を保存するデータ駆動型大渦シミュレーション閉鎖モデル(テンソル基底ニューラルネットワークや群畳み込みニューラルネットワークなど)を古典的モデルや制約のないネットワークと比較し、対称性の強制が誤差指標を超えた物理的一貫性の向上に寄与することを示しています。

Syver Døving Agdestein, Benjamin Sanderse2026-03-06🔬 physics

Core-bound waves on a Gross-Pitaevskii vortex

グロス・ピタエフスキー方程式の渦糸において、ヘリング長程度の波長でコアに束縛された新しい変調波(変形波と花びら波)の分散関係を解明し、これらが渦糸を導波路とする粒子として振る舞うことを示すとともに、変形波の生成・検出のための現実的な分光手法を提案し数値シミュレーションで検証した。

Evan Papoutsis, Nathan Apfel, Nir Navon2026-03-06⚛️ quant-ph

Attenuation of long waves through regions of irregular floating ice and bathymetry

既存の理論が過大評価していた不規則な浮遊氷と海底地形を通過する長波の減衰率について、エネルギー保存則を満たす修正された理論モデルを提示し、数値シミュレーションおよび実測データとの比較を通じて、減衰が周波数の 2 乗から 4 乗に比例することや高周波数域での「ロールオーバー効果」を再現できることを示しています。

Lloyd Dafydd, Richard Porter2026-03-05🔬 physics

Advection of the image point in probabilistically-reconstructed phase spaces

本論文は、データ不足に直面するデータ駆動型流体力学において、確率的に再構成された位相空間に「画像点の移流」手法を適用することで、従来の NEMO モデルよりも高精度かつ計算コストを大幅に削減した海洋シミュレーションを実現する手法を提案し、その有効性を示したものである。

Igor Shevchenko2026-03-05🔬 physics

Explanation of constant mean angular momentum in high-Reynolds-number Taylor--Couette turbulence in terms of history effects

本論文は、高レイノルズ数におけるテイラー・クーエト乱流の平均角運動量プロファイルがほぼ一定となる現象を、レイノルズ応力の対流効果(履歴効果)をヤウマン微分を用いて取り入れた RANS モデルによって説明し、その物理的起源を明らかにしたものである。

Kazuhiro Inagaki, Yasufumi Horimoto2026-03-05🔬 physics

Simply Connected Topology in Perturbed Vortices and Field-Reversed Configurations

本論文は、ゼロヘリシティ渦や場反転配位(FRC)が従来トポロジー的にトーラス状と仮定されてきたが、任意に小さな奇パリティ横方向摂動により内部磁気面が単連結となり、新たな三領域構造と内側セパラトリクスが現れることを数学的に証明し、FRC 核融合閉じ込め物理および流体渦の理解を見直す必要性を提唱している。

Taosif Ahsan, Samuel A. Cohen, Alan H. Glasser2026-03-05🔬 physics

On the attenuation of waves through broken ice of randomly-varying thickness on water of finite depth

Dafydd と Porter の研究を有限水深に拡張し、多スケール解析を用いて厚さがランダムに変化する浮遊破砕氷を通過する波の減衰を理論的に導出するとともに、数値シミュレーションや観測データと比較して、低周波数域での減衰が周波数の 8 乗に比例し、高周波数域でロールオーバー現象が生じることを示した。

Lloyd Dafydd, Richard Porter2026-03-05🔬 physics

A HHO formulation for variable density incompressible flows where the density is purely advected

本論文では、体積保存を厳密に満たすことで密度の純粋な移流を実現し、圧力ロバスト性や高次精度時間積分など多様な利点を備えた、変密度非圧縮性流れに対するハイブリッド高次(HHO)法を提案し、その数値的検証とレイリー・テイラー不安定性への適用を通じてその有効性を示しています。

Lorenzo Botti, Francesco Carlo Massa2026-03-05🔬 physics

Fast Solver for the Reynolds Equation on Piecewise Linear Geometries

本論文は、断面形状が線形または定数である場合のレイノルズ方程式に対して、シュール補完を用いた厳密解法を提案し、その計算量が構成要素数に対して線形であることを示すとともに、非線形形状への近似適用や潤滑理論の妥当性限界の検証を通じて、高速かつ高精度な求解手法の有効性を明らかにしています。

Sarah Dennis, Thomas G. Fai2026-03-05🔬 physics

Clustering the Flow: A Data-Driven Framework for Pattern Discovery in Fluid Dynamics

この論文は、直接シミュレーションのデータのみを用いて低計算コストで流れ場の構造感度領域を特定する新たなデータ駆動型手法「VQPCA」を提案し、円柱後流や合成ジェットなどの流れパターン解析と制御戦略の確立におけるその有効性を示しています。

Juan Angel Martin, Eva Muñoz, Himanshu Dave + 2 more2026-03-05🔬 physics

Turbulence generation and data assimilation in wall-bounded flows with a latent diffusion model

壁面乱流のリアルタイム予測とデータ同化を実現するため、ベータ変分オートエンコーダとトランスフォーマー拡散モデルを結合した生成フレームワークを開発し、物理的忠実性と多様性を維持しつつ統計的制約を課す可能性と課題を明らかにしました。

Fabian Steinbrenner, Baris Turan, Hao Teng + 1 more2026-03-05🔬 physics

Prediction of Extreme Events in Multiscale Simulations of Geophysical Turbulence using Reinforcement Learning

この論文は、高忠実度シミュレーションのエンストロピースペクトルを報酬として用いる強化学習手法「SMARL」を開発し、大気・海洋乱流の極端現象を捉えつつ、従来のモデルに比べて自由度を最大 5 桁削減した安定した閉鎖モデルを実現したことを報告しています。

Yifei Guan, Lucas Amoudruz, Sergey Litvinov + 4 more2026-03-05🔬 physics