「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。

FlexPINN: Modeling Fluid Dynamics and Mass Transfer in 3D Micromixer Geometries Using a Flexible Physics-Informed Neural Network

本研究では、3 次元 T 字型マイクロミキサー内の流体流れと物質移動を、従来の PINN の改良版である FlexPINN(転移学習や適応的損失重み付けなどを導入)を用いて高精度にシミュレーションし、フィン形状や配置、レイノルズ数が混合効率に与える影響を評価した。

Meraj Hassanzadeh, Ehsan Ghaderi, Mohamad Ali Bijarchi2026-02-24🔬 physics

Follow the curvature of viscoelastic stress: Insights into the steady arrowhead structure

この論文は、移動座標系における流線と応力線の概念を用いることで、2 次元周期チャネル流における定常的な矢じり構造において、ポリマー応力シートの曲率が局所的な流体力学トポロジーと圧力跳躍をどのように決定するかを明らかにしたものである。

Pierre-Yves Goffin, Yves Dubief, Vincent E. Terrapon2026-02-24🔬 cond-mat

Learning constitutive models and rheology from partial flow measurements

この論文は、自動微分を用いた物理シミュレーションとフレーム不変のテンソル基底ニューラルネットワークを組み合わせることで、任意の流況観測データから非ニュートン流体の構成則を学習し、それを解釈可能な記号的な物理モデルに要約する「デジタルレオメトリー」手法を提案するものである。

Alp M. Sunol, James V. Roggeveen, Mohammed G. Alhashim, Henry S. Bae, Michael P. Brenner2026-02-24🔬 physics

Simulations of inertial liquid-lens coalescence with the pseudopotential lattice Boltzmann method

本論文は、擬似ポテンシャル格子ボルツマン法を用いた数値シミュレーションにより、接触角の広い範囲にわたる低粘性液レンズの慣性共融過程を解析し、特に接触角が約 40 度以下では薄膜方程式が橋成長ダイナミクスを正確に記述すること、および 3 次元初期段階では橋半径の成長が平衡接触角に依存しないことを明らかにしたものである。

Qingguang Xie, Jens Harting2026-02-24🔬 cond-mat

Helicity controls the direction of fluxes in rotating turbulence

この論文は、回転乱流におけるエネルギーの双方向輸送(大規模な 2 次元構造への逆カスケードと小規模な 3 次元波への順カスケード)の起源が、ヘリシティの符号保存と交換の競合によって制御されることを明らかにし、平均波動運動論を用いて回転数とレイノルズ数に依存する大規模流れを定量的に予測する統一的な理論を構築したものである。

Sébastien Gomé, Anna Frishman2026-02-24🔬 physics

WAKESET: A Large-Scale, High-Reynolds Number Flow Dataset for Machine Learning of Turbulent Wake Dynamics

本論文は、実用的な工学問題である大型無人水中機による自律型水中機の水中回収における複雑な乱流相互作用を捉え、機械学習モデルの訓練と検証に不可欠な大規模かつ高レイノルズ数(最大 1.09×10^8)の CFD データセット「WAKESET」を提案するものである。

Zachary Cooper-Baldock, Paulo E. Santos, Russell S. A. Brinkworth, Karl Sammut2026-02-24🤖 cs.LG

Machine Learning based Ensemble Flame Regime Classification for Mesoscale Combustors based on Insights from Linear and Nonlinear Dynamic Analysis

本研究は、メソスケール燃焼器における異なる燃焼様式(安定燃焼、繰り返し消火・再着火、伝播燃焼)を、OH* 化学発光や音圧信号に基づく線形・非線形動的解析および統計的スペクトル解析から抽出された特徴量を用いたスタッキングアンサンブル機械学習モデルによって高精度に分類する手法を提案し、その動的挙動のメカニズムを解明したものである。

M Ashwin Ganesh, Akhil Aravind, Balasundaram Mohan, Saptarshi Basu2026-02-24🌀 nlin

Chemotaxis of cell aggregates: morphology and dynamics of migrating active droplets

この論文は、細胞集合体が化学勾配に沿って移動する際の「活性液滴」としての振る舞いを最小モデルで記述し、多スケール解析と漸近解析を通じて、増殖に伴う形態遷移が非線形固有値問題の解として連続的または不連続的に生じるメカニズムを、内部応力バランスと外部化学場との結合強度という 2 つの無次元パラメータによって完全に特徴づけたものである。

Giulia L. Celora, Benjamin J. Walker, Mohit P. Dalwadi, Philip Pearce2026-02-24🔬 cond-mat

Physics-informed graph neural networks for flow field estimation in carotid arteries

この論文は、4D 血流 MRI データを用いて物理法則を組み込んだ等変性グラフニューラルネットワークを学習させることで、大規模な数値シミュレーションデータに依存せず、見えない頸動脈の幾何学形状から高精度な血流場を推定する手法を提案し、その有効性と他モダリティデータへの転移可能性を実証したものである。

Julian Suk, Dieuwertje Alblas, Barbara A. Hutten, Albert Wiegman, Christoph Brune, Pim van Ooij, Jelmer M. Wolterink2026-02-23🧬 q-bio