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A fluídina, ou dinâmica dos fluidos, é o ramo da física que estuda como líquidos e gases se comportam enquanto fluem e interagem com seu entorno. Desde o movimento suave de um rio até a turbulência complexa nas asas de um avião, esse campo revela os princípios ocultos que governam o movimento da matéria ao nosso redor, conectando fenômenos cotidianos a leis fundamentais do universo.

Nesta seção, o Gist.Science processa e organiza sistematicamente cada novo pré-impresso de física enviado ao arXiv nesta categoria. Nossa equipe transforma esses documentos técnicos em resumos detalhados e versões em linguagem acessível, permitindo que tanto especialistas quanto curiosos compreendam as descobertas mais recentes sem barreiras linguísticas.

Abaixo, você encontrará os artigos mais recentes publicados nessa área, selecionados e resumidos para facilitar sua exploração das fronteiras atuais da dinâmica dos fluidos.

Nonlocal energy transfer mechanism in three-dimensional quantum turbulence

O artigo investiga a turbulência quântica a temperatura zero e revela, por meio de argumentos teóricos e simulações numéricas, um mecanismo universal de transferência não local de energia que desvia da cascata de Kolmogorov ao transportar energia diretamente das escalas grandes para as muito pequenas, graças à separação de escalas no hélio-4 superfluido e ao alinhamento entre vórtices quânticos e gradientes de velocidade.

Elliot Bes, Guillaume Balarac, Juan Ignacio Polanco2026-03-24🔬 physics

Direct Numerical Simulations of Ice-Ocean Boundary Turbulence

Este estudo utiliza simulações numéricas diretas com difusividade salina realista para demonstrar que a convecção induzida pela flutuabilidade da água de degelo desempenha um papel crucial na turbulência da interface gelo-oceano, mesmo em inclinações próximas à horizontal, e que o cisalhamento externo só se torna significativo para taxas de fusão quando atinge velocidades superiores a 5 cm/s, superando assim as limitações das parametrizações tradicionais que negligenciam esses processos convectivos.

Ken X. Zhao, Tomas Chor, Eric Skyllingstad, Jonathan Nash, Madelaine Rosevear, Craig McConnochie2026-03-23🔬 physics

Modeling subgrid scale production rates on complex meshes using graph neural networks

Este artigo apresenta um modelo de rede neural gráfica (GNN) que prevê com precisão as taxas de produção filtradas de espécies químicas em simulações de grandes vórtices (LES) em malhas não uniformes e complexas, demonstrando robustez na generalização para composições de combustível não vistas e diferentes larguras de filtro sem necessidade de retreinamento.

Priyabrat Dash, Mathis Bode, Konduri Aditya2026-03-23🔬 physics

Cavitation by phase shift of focused shock waves inside a droplet

Este estudo demonstra que ondas de choque puramente compressivas podem gerar cavitação localizada dentro de uma gotícula de perfluorohexano através do deslocamento de fase de Gouy, eliminando a necessidade de ondas de rarefação externas e oferecendo novas estratégias para aumentar a segurança e precisão de tratamentos biomédicos.

Samuele Fiorini, Guillaume T. Bokman, Anunay Prasanna, Stefanos Nikolaou, Sayaka Ichihara, Bratislav Lukić, Alexander Rack, Yoshiyuki Tagawa, Outi Supponen2026-03-23🔬 physics

Surrogate Model for Heat Transfer Prediction in Impinging Jet Arrays using Dynamic Inlet/Outlet and Flow Rate Control

Este estudo desenvolve e valida modelos substitutos baseados em CNNs, treinados com simulações de CFD, para prever em tempo real a distribuição do número de Nusselt em arranjos de jatos de impacto com configurações dinâmicas de entrada/saída, viabilizando estratégias de controle térmico avançado.

Mikael Vaillant, Victor Oliveira Ferreira, Wiebke Mainville, Jean-Michel Lamarre, Vincent Raymond, Moncef Chioua, Bruno Blais2026-03-20🤖 cs.AI

Sequential estimation of disturbed aerodynamic flows from sparse measurements via a reduced latent space

Este trabalho apresenta um framework de assimilação de dados sequencial e incerto, baseado em um filtro de Kalman por conjunto operando em um espaço latente reduzido aprendido, capaz de estimar com eficiência e interpretabilidade física campos de escoamento aerodinâmico perturbados por rajadas a partir de medições de pressão esparsas, adaptando-se inclusive a falhas de sensores.

Hanieh Mousavi, Anya Jones, Jeff Eldredge2026-03-20🔬 physics

Koopman Autoencoders with Continuous-Time Latent Dynamics for Fluid Dynamics Forecasting

O artigo propõe um autoencoder de Koopman com dinâmica latente contínua que, ao governar a evolução no espaço latente por meio de um gerador linear parametrizado, permite previsões em qualquer resolução temporal sem rolagens autoregressivas, alcançando assim uma combinação superior de eficiência computacional, estabilidade de longo prazo e precisão na previsão de dinâmica de fluidos.

Rares Grozavescu, Pengyu Zhang, Etienne Meunier, Mark Girolami2026-03-20🤖 cs.LG

An HHL-Based Quantum-Classical Solver for the Incompressible Navier-Stokes Equations with Approximate QST

Este trabalho apresenta um solver híbrido quântico-clássico baseado no algoritmo HHL e em tomografia de estado quântico aproximada para resolver as equações de Navier-Stokes incompressíveis, demonstrando com sucesso a captura da dinâmica de vórtices em simulações de fluxo de cavidade e de Taylor-Green, validadas contra métodos numéricos clássicos.

Moshe Inger, Steven Frankel2026-03-20⚛️ quant-ph