MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057112162 · doi:10.1103/physreve.69.026305

One-dimensional Langevin models of fluid particle acceleration in developed turbulence

2004· article· en· W2057112162 sur OpenAlexaboutno aff
A. K. Aringazin, M. I. Mazhitov

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStatistical Mechanics and Entropy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerationStatistical physicsPhysicsTurbulenceLangevin equationProbability density functionLangevin dynamicsMoment (physics)MathematicsClassical mechanicsMechanicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We make a comparative analysis of some recent one-dimensional Langevin models of the acceleration of a Lagrangian fluid particle in developed turbulent flow. The class of models characterized by random intensities of noises (RIN models) provides a fit to the recent experimental data on the acceleration statistics. We review the model by Laval, Dubrulle, and Nazarenko (LDN) formulated in terms of temporal velocity derivative in the rapid distortion theory approach, and propose its extension due to the RIN framework. The fit of the contribution to fourth-order moment of the acceleration is found to be better than in the other stochastic models. We study the acceleration probability density function conditional on velocity fluctuations implied by the RIN approach to the LDN-type model. The shapes of the conditional distributions and the conditional acceleration variance have been found in a good agreement with the recent experimental data by Mordant, Crawford, and Bodenschatz [Physica D (to be published), e-print physics/0303003].

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review EMême sujetStatistical Mechanics and EntropyTravaux en français237 207