用横向 Lyapunov 指数刻画 Navier-Stokes 湍流中的数据同化
流体动力学
2024-02-29 v1
摘要
重建小尺度湍流结构的数据同化(DA)对于湍流预报与理解至关重要。本研究基于混沌同步的思想，特别是横向 Lyapunov 指数(TLEs)，提出了一个 DA 的理论框架。利用 TLEs 的分析刻画了一个临界长度尺度，低于该尺度时湍流动力学与更大尺度湍流动力学同步，表明 DA 成功。TLEs 与最大 Lyapunov 指数之间的潜在联系表明，临界长度尺度依赖于雷诺数。此外，我们讨论了基于所提框架的 DA 算法的新方向。
引用
@article{arxiv.2307.05941,
title = {Characterizing Data Assimilation in Navier-Stokes Turbulence with Transverse Lyapunov Exponents},
author = {Masanobu Inubushi and Yoshitaka Saiki and Miki U. Kobayashi and Susumu Goto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05941},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 3 figures