Label-free quantitative imaging of two-dimensional concentration gradients using Fabry-Pérot interferometry
该论文介绍了一种名为 RIO 的无标记法布里 - 珀罗干涉成像工具，它利用标准光学显微镜和 CMOS 相机实现了微流体系统中浓度场的定量可视化，其折射率测量精度高达 RIU，为研究无需分子标记的微尺度非平衡现象提供了高效平台。
🔬 Category
physics.flu-dyn
1257 篇论文
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。
Coalescence of viscous blisters under an elastic sheet
本文通过实验、数值模拟及基于润滑近似的理论模型，研究了弹性薄板下粘性气泡的合并过程，揭示了在短时间尺度下弹性板弯曲主导合并动力学并建立了合并速度与颈部界面曲率半径之间的标度关系。
Hydrodynamics of dilation and spin currents
该论文建立了一种描述具有自旋和固有膨胀电荷流体的相对论流体力学理论，推导了包含体粘度和膨胀电导率的唯象关系，揭示了膨胀激发的能隙特性及长波声模的冻结现象，并指出该理论适用于近共形流体在快速膨胀或收缩过程中的动力学描述。
Decoupled Divergence-Free Neural Networks Basis Method for Incompressible Fluid Problems
该论文提出了一种解耦的无散度神经网络基方法（Decoupled-DFNN），通过利用旋度算子性质将速度场表示为流函数或向量势的旋度，并结合高斯 - 牛顿线性化与 TransNet 框架，实现了斯托克斯和纳维 - 斯托克斯方程中速度与压力的顺序独立求解，从而在严格满足不可压缩约束的同时降低了计算成本。
Light-scattering reconstruction of transparent shapes using neural networks
该论文提出了一种结合多层光片照明与神经自编码器的高分辨率单相机方法，通过引入等距性约束，实现了对流动中透明褶皱薄片三维形变的高精度非侵入式重建。
Effects of Intrinsic Flame Instabilities on Nitrogen Oxide Formation in Laminar Premixed Ammonia/Hydrogen/Air Flames
该研究通过高保真直接数值模拟发现，在富氨贫氢的层流预混火焰中，热扩散驱动的内禀火焰不稳定性导致正曲率区域局部一氧化氮（NO）生成显著增加，而负曲率区域则因自由基浓度变化及反应路径偏移导致 NO 生成减少，尽管存在局部剧烈波动，但后火焰区的平均 NO 质量分数仍接近一维火焰解。
Polarity transitions induced by symmetry-breaking outer boundary heat flux in rapidly rotating dynamos
该研究通过解析与数值模拟发现，外边界热通量的赤道反对称分布会抑制慢磁阿基米德科里奥利波，从而在快速旋转发电机中诱发极性反转，而对称分布则无法产生此效应，这一机制对理解地球地核在复合热通量作用下的磁场演化具有重要意义。
Transition to the ultimate regime of turbulent convection in stratified inclined duct flow
该研究通过高达雷诺数 8000 的三维直接数值模拟，揭示了分层倾斜管道流中向努塞尔数标度律 的“终极”湍流对流状态的亚临界滞后转变机制，并确认了剪切雷诺数超过 420 阈值及对数速度剖面出现的关键特征。
Fluids You Can Trust: Property-Preserving Operator Learning for Incompressible Flows
该论文提出了一种基于核函数的算子学习方法，通过解析性地同时保持不可压缩性、周期性和湍流等物理属性，在桌面 GPU 上实现了比传统神经算子更快训练速度（快五个数量级）和更高泛化精度（误差低六个数量级）的不可压缩流高效代理模型。
Physics-Informed Video Diffusion For Shallow Water Equations
该论文提出了一种物理信息视频扩散框架，通过将物理约束直接整合到生成过程中，实现了基于浅水方程的物理状态与逼真视频的同步生成，在保持物理合理性的同时显著提升了生成速度并超越了纯数据驱动的基线方法。