Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Analytical and AI-discovered Stable, Accurate, and Generalizable Subgrid-scale Closure for Geophysical Turbulence

論文の概要: An Analytical and AI-discovered Stable, Accurate, and Generalizable Subgrid-scale Closure for Geophysical Turbulence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20365v2
Date: Wed, 01 Oct 2025 00:32:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-02 14:33:21.778066
Title: An Analytical and AI-discovered Stable, Accurate, and Generalizable Subgrid-scale Closure for Geophysical Turbulence
Title（参考訳）: 地学的乱流に対する解析的およびAIによる安定度, 高精度, 一般化可能なサブグリッドスケールクロージャ
Authors: Karan Jakhar, Yifei Guan, Pedram Hassanzadeh,
Abstract要約: この閉鎖を伴う大渦シミュレーション(LES)は正確で安定であり、極端なものを含むDNS統計を再現する。また、新しい閉包はテイラー展開の4階の閉包から導かれることも示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: By combining AI and fluid physics, we discover a closed-form closure for 2D turbulence from small direct numerical simulation (DNS) data. Large-eddy simulation (LES) with this closure is accurate and stable, reproducing DNS statistics including those of extremes. We also show that the new closure could be derived from a 4th-order truncated Taylor expansion. Prior analytical and AI-based work only found the 2nd-order expansion, which led to unstable LES. The additional terms emerge only when inter-scale energy transfer is considered alongside standard reconstruction criterion in the sparse-equation discovery.
Abstract（参考訳）: AIと流体物理を組み合わせることで、小さな直接数値シミュレーション(DNS)データから2次元乱流の閉形式閉包を発見する。この閉鎖を伴う大渦シミュレーション(LES)は正確で安定であり、極端なものを含むDNS統計を再現する。また、新しい閉包はテイラー展開の4階の閉包から導かれることも示している。以前の分析とAIに基づく研究で、2階展開しか見つからなかったため、不安定なLESに繋がった。追加用語はスパース方程式発見における標準再構成基準とともにスケール間エネルギー移動が考慮される場合にのみ現れる。

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