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Enregistrement W2330588295 · doi:10.1103/physreve.91.043019

Cusps and cuspidal edges at fluid interfaces: Existence and application

2015· article· en· W2330588295 sur OpenAlexafffund
Rouslan Krechetnikov

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmerican Chemical SocietyAmerican Chemical Society Petroleum Research FundNational Science Foundation
Mots-clésGravitational singularitySingularityCurvatureNorm (philosophy)MathematicsFluid dynamicsDivergence (linguistics)Flow (mathematics)Field (mathematics)Vector fieldMathematical analysisGeometryMechanicsPure mathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the intriguing questions in fluid dynamics is on the interrelation between dynamic singularities in the solutions of fluid dynamic equations - unboundedness of the velocity field in an appropriate norm - and the geometric ones - divergence of curvature at fluid interfaces. The present work focuses on two generic interfacial singularities - genuine cusps and cuspidal edges - found here in both two and three dimensions thus establishing a relation between real fluid interfaces and geometric singularity theory. The key finding is the necessary condition for the existence of geometric singularities, which is a variation of surface tension. It is also established here that the dynamic and geometric singularities entail each other only in the case of three-dimensional cusps. Explicit asymptotic solutions for the flow field and interface shape near steady-state singularities at fluid interfaces are developed as well. The practical motivation for the present study comes from the fundamental role interfacial singularities play in sustaining self-driven conversion of chemical into mechanical energy.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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