反应性剪切流的矩阵乘积态模拟
流体动力学
2025-12-16 v1 量子物理
摘要
湍流反应流的直接数值模拟（DNS）数十年来一直是重要的研究课题。准确预测湍流对反应物转化速率的影响，以及化学反应随后对流体动力学的影响，仍然是燃烧建模中的关键挑战。DNS 的核心问题在于考虑湍流与化学之间复杂相互作用所导致的广泛时间和空间物理尺度。在本工作中，我们开发了一种新的计算方法，被证明是 DNS 的可行替代方案。该框架是矩阵乘积态（MPS），一种张量网络（TN），用于计算多体物理。MPS 是凝聚态系统中高效表示多种量子态的成熟近似方法，与精确对角化方法相比可实现指数级内存压缩。由于 MPS 在量子物理中的成功，该近似方法已被适配到其历史领域之外的问题 notably 计算流体动力学。在这里，MPS 被用于计算模拟剪切流在非反应和非预混化学反应条件下的流动。所有输运变量的内存减少达 30%，同时与 DNS 保持了良好的一致性。该方法准确捕获了所有相关的流动物理，如放热性和可压缩性导致的混合减弱，以及高马赫数下的涡激激波形成。对更高雷诺数下 DNS 数据的先验分析显示某些输运变量的压缩率高达 99.99%。这一压缩水平令人鼓舞，促进了 MPS 在复杂湍流燃烧系统模拟中的应用。
引用
@article{arxiv.2512.13661,
title = {Matrix Product State Simulation of Reacting Shear Flows},
author = {Robert Pinkston and Nikita Gourianov and Hirad Alipanah and Peyman Givi and Dieter Jaksch and Juan Jose Mendoza-Arenas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.13661},
year = {2025}
}