受限流动的枝化路径统计：解决Navier-Stokes非线性输运问题
流体动力学
2026-04-20 v2 统计力学
摘要
最近的进展使得通过连续枝化随机过程的逐步方法，能够处理涉及对流非线性的宏观对流-扩散模型的精确路径空间概率表示。然而，对于广泛的流体流动领域，这种范式转变的需求是巨大的。事实上，无论是在气候动力学、工程、地球物理和行星形成，还是生物医学应用中，涉及受限域内扩散和对流的复杂输运现象都构成了物理基础。在这项工作中，我们通过将这种枝化表示纳入Navier-Stokes强非线性输运的类别中，推进了这一框架。这为流体动力学产生了新的传播子表示，并通过使用新的后向蒙特卡洛算法，为受限域内流体的高效模拟开辟了新途径。
引用
@article{arxiv.2604.01292,
title = {Branching Paths Statistics for confined Flows : Adressing Navier-Stokes Nonlinear Transport},
author = {Daniel Yaacoub and Stéphane Blanco and Richard Fournier and Gerjan Hagelaar and Jean-François Cornet and Jérémi Dauchet and Thomas Vourc'h},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.01292},
year = {2026}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2412.08215