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Enregistrement W2810001033 · doi:10.1103/physrevlett.121.264501

Steep Cliffs and Saturated Exponents in Three-Dimensional Scalar Turbulence

2018· article· en· W2810001033 sur OpenAlexfundno aff
Kartik P. Iyer, Jörg Schumacher, Katepalli R. Sreenivasan, P. K. Yeung

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNew York UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftOak Ridge National LaboratoryYork UniversityU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésIntermittencyScalar (mathematics)PhysicsTurbulenceScalingReynolds numberStatistical physicsScalar fieldMathematical analysisClassical mechanicsMathematical physicsGeometryMathematicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intermittency of a passive scalar advected by three-dimensional Navier-Stokes turbulence at a Taylor-scale Reynolds number of 650 is studied using direct numerical simulations on a 4096^{3} grid; the Schmidt number is unity. By measuring scalar increment moments of high orders, while ensuring statistical convergence, we provide unambiguous evidence that the scaling exponents saturate to 1.2 for moment orders beyond about 12, indicating that scalar intermittency is dominated by the most singular shocklike cliffs in the scalar field. We show that the fractal dimension of the spatial support of steep cliffs is about 1.8, whose sum with the saturation exponent value of 1.2 adds up to the space dimension of 3, thus demonstrating a deep connection between the geometry and statistics in turbulent scalar mixing. The anomaly for the fourth and sixth order moments is comparable to that in the Kraichnan model for the roughness exponent of 4/3.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,584

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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