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流体力学是研究流体如何流动、变形以及与其他物质相互作用的迷人领域。从日常的气流到浩瀚的星系演化，这一学科无处不在。在本分类中，我们聚焦于该领域的核心动态，用通俗的语言解读那些看似复杂的物理现象，让非专业读者也能领略流体世界的奇妙逻辑。

Gist.Science 每日从 arXiv 收录并处理所有流体力学相关的新预印本。我们不仅提供详尽的技术摘要，更提炼出通俗易懂的通俗解读，确保每一位访客都能无障碍地获取前沿科学成果。

以下是该领域最新的预印论文列表，涵盖了从基础理论到工程应用的最新发现。

本文提出了一种结合贝叶斯推断与伽辽金 - 本征正交分解（Galerkin-POD）的统计增强框架，通过将其视为统计逆问题来修正模型系数并量化不确定性，从而显著提升了非定常可压缩流动降阶模型的稳定性、鲁棒性及预测精度。

该研究通过直接数值模拟和理论建模，揭示了当倾斜射流以小于 50 度的角度撞击液面时，因射流边界层不对称分离导致液面下方加速并形成凹陷，进而产生空腔的物理机制，并提出了预测空腔宽度的模型。

本文提出了一种基于隐式分解 Transformer 骨干网络的多步长混合专家（Ms-MoE）神经算子，通过构建stride参数化的时间推进算子族，实现了三维湍流在细时间分辨率下更稳定的长时程自回归预测。

该论文提出了一种基于动力系统的理论，通过识别快慢非线性系统中极端事件发生前的级联动力学特征（如协变 Lyapunov 向量与特征向量的几何关系变化），构建了两种具有 100% 精确率和召回率的理论化前兆指标，从而实现了对极端事件和临界转变的精准预测。

该论文提出了一种基于随机生成扩散模型的方法，能够同时生成湍流中成对拉格朗日速度轨迹，从而在保持单粒子统计特性的同时，准确再现粒子对分离演化及理查德森标度律的偏差，为湍流对扩散这一长期难题提供了全新的数据驱动解决方案。

本文提出了一种基于拓扑流数据分析（TFDA）的图论方法，通过将二维瞬态流场演化转化为拓扑等价流线图之间的离散动力系统，成功揭示了驱动腔流在特定雷诺数范围内从周期到混沌的相变规律、能量与拓扑结构变化的关联以及局部流场的因果演化特征。

本文通过高分辨率数值模拟，研究了旋转水平圆柱内溶质溶解过程中自然对流与旋转的耦合效应，揭示了溶解速率、混合特性及界面非对称性随瑞利数与旋转参数（ $Ra/\Omega^2$ ）的非线性演化规律。

该论文首次通过半解析方法推导了二维地球物理湍流中大涡模拟中莱思、斯马戈林斯基涡粘模型及詹森 - 海尔反向散射模型的参数，这些参数仅需少量高分辨率模拟数据或重整化群理论即可估算，且能显著优于传统经验参数，准确复现直接数值模拟的关键统计特征及极端事件。

该研究通过实验与数值模拟发现，与存在毛细波的大气泡不同，不溶性表面活性剂会通过马兰戈尼应力增强小气泡破裂时液滴的聚焦效应，从而显著增大射流液滴的尺寸。

该报告基于 Matrix 研讨会项目，利用新推导的细丝模型研究了 Hele-Shaw 细胞中流体细丝在恒定压力梯度下的稳定性，揭示了细丝生长的临界半径条件、轴对称解的线性稳定性特征，并发现了一种描述非线性增长且半径会在有限时间内发生爆破的“固定圆”平移解。