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Enregistrement W2139388965 · doi:10.1017/jfm.2013.685

Maximum palinstrophy growth in 2D incompressible flows

2014· article· en· W2139388965 sur OpenAlexaff
Diego Ayala, Bartosz Protas

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnstrophyVortexVorticityPhysicsSingularityLimit (mathematics)Upper and lower boundsCompressibilityDomain (mathematical analysis)Flow (mathematics)Parameterized complexityMechanicsStatistical physicsClassical mechanicsMathematical analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we investigate vortex structures which lead to the maximum possible growth of palinstrophy in two-dimensional incompressible flows on a periodic domain. The issue of palinstrophy growth is related to a broader research program focusing on extreme amplification of vorticity-related quantities which may signal singularity formation in different flow models. Such extreme vortex flows are found systematically via numerical solution of suitable variational optimization problems. We identify several families of maximizing solutions parameterized by their palinstrophy, palinstrophy and energy and palinstrophy and enstrophy. Evidence is shown that some of these families saturate estimates for the instantaneous rate of growth of palinstrophy obtained using rigourous methods of mathematical analysis, thereby demonstrating that this analysis is in fact sharp. In the limit of small palinstrophies the optimal vortex structures are found analytically, whereas for large palinstrophies they exhibit a self-similar multipolar structure. It is also shown that the time evolution obtained using the instantaneously optimal states with fixed energy and palinstrophy as the initial data saturates the upper bound for the maximum growth of palinstrophy in finite time. Possible implications of this finding for the questions concerning extreme behaviour of flows are discussed.

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)0,000
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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