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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。

本文指出非保守形式物理信息神经网络（PINNs）在处理非定常激波问题时因违反兰金 - 于戈尼奥条件而失效，并提出基于 Dal Maso-LeFloch-Murat 理论的积分路径框架（PI-PINN），通过引入路径一致损失成功在原始变量非保守框架下恢复了激波速度的物理精度。

本文将原本用于椭圆型微分问题的变分模仿算子网络（VarMiON）方法扩展至向量场及时空近似框架，成功应用于低雷诺数下的瞬态粘性流（非定常斯托克斯问题），并在三种典型流动几何中验证了其预测结果与有限元参考解的高度一致性。

本文首次提出了一种无需有限差分修正、适用于任意维度的新型六耦合格子玻尔兹曼框架，用于求解包含大密度比和真实曳力系数的欧拉 - 欧拉多相流方程，其初步数值结果与传统有限差分解高度吻合，为在高性能计算设施上模拟多相流开辟了新途径。

本文提出了名为 VIVALDy 的混合生成降阶模型框架，该框架结合 $\beta$ -VAE-GAN 与双向 Transformer 技术，能够仅凭圆柱位移数据准确重构涡激振动中的复杂湍流流场，从而实现对流体 - 结构相互作用的高效实时预测。

本文提出了一种基于 GPU 优化的实时光流测速（OFV）方法，能够以高达千赫兹的帧率处理高分辨率图像，生成每像素密度的瞬时速度场，从而实现了从合成基准到圆柱绕流实验的实时监测、闭环控制及高效后处理。

该研究通过数值模拟揭示了二维受限泰勒 - 库埃特流动中弹性湍流的产生机制，发现其完全非线性动力学呈现弱各向异性且高度非均匀的特征，主要局限于内壁附近的动态活跃区域，且该区域内的统计与谱特性与理论预期及实验观测基本吻合。

该论文提出了一种基于有效声学度规的协变亥姆霍兹 - 霍奇分解（CHHD）方法，通过将热折射和激波弯曲效应吸收为诱导曲率，成功解决了非均匀介质中因欧几里得后处理导致的虚假涡度误判问题，实现了声学与涡动涨落的高精度分离。

该论文建立了协变 Chu-Kovasznay 分解（CCKD）几何框架，通过在有效声学时空上定义正交性，揭示了激波 - 湍流相互作用在理想线性无粘条件下是守恒协变 Chu 能量通量的近幺正散射过程，并证明激波充当热声透镜，将熵涨落转化为声波的机制在数学上类似于引力蓝移。

该论文通过横波线性响应分析，揭示了保留自旋、消除自旋及多项式伯内特型闭合模型在动力学上的本质区别，并借助分子动力学模拟证实了这些机制在微观层面可通过自旋 - 涡度相位滞后等特征进行有效区分。

该论文提出了一种名为“预测器驱动扩散”的新框架，通过结合基于重整化群的空间粗粒化与路径积分时间动力学，利用尺度依赖的拉普拉斯阻尼和加性噪声构建粗粒化场层级，从而在统一框架下有效解决了多尺度时空生成中的尺度耦合难题，并实现了模拟、无条件生成及超分辨率的融合。