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Enregistrement W2026286304 · doi:10.1017/s0022112006003168

Scaling of space–time modes with Reynolds number in two-dimensional turbulence

2007· article· en· W2026286304 sur OpenAlexaff
Nicholas Kevlahan, Jahrul Alam, Oleg V. Vasilyev

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermittencyTurbulencePhysicsReynolds numberStatistical physicsMultifractal systemScalingFractal dimensionDimension (graph theory)Mathematical analysisClassical mechanicsFractalMathematicsMechanicsGeometryCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been estimated that the number of spatial modes (or nodal values) required to uniquely determine a two-dimensional turbulent flow at a specific time is finite, and is bounded by Re 4/3 for forced turbulence and Re for decaying turbulence. The usual computational estimate of the number of space–time modes required to calculated decaying two-dimensional turbulence is ${\cal N}\sim{Re}^{3/2}$ . These bounds neglect intermittency, and it is not known how sharp they are. In this paper we use an adaptive multi-scale wavelet collocation method to estimate for the first time the number of space–time computational modes ${\cal N}$ necessary to represent two-dimensional decaying turbulence as a function of Reynolds number. We find that ${\cal N}\sim{Re}^{0.9}$ for 1260 ≤ Re ≤ 40400 over many eddy turn-over times, and that temporal intermittency is stronger than spatial intermittency. The spatial modes alone scale like Re 0.7 . The β-model then implies that the spatial fractal dimension of the active regions is 1.2, and the temporal fractal dimension is 0.3. These results suggest that the usual estimates are not sharp for adaptive numerical simulations. The relatively high compression confirms the importance of intermittency and encourages the search for reduced mathematical models of two-dimensional turbulence (e.g. in terms of coherent vortices).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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