Исследователи Оксфордского университета разработали новый метод моделирования турбулентных потоков на основе вероятностного подхода. Это поможет улучшить прогнозирование погодных условий, проектирование аэродинамических систем и многие другие области. Работа опубликована в журнале Science Advances.
Турбулентные течения характеризуются хаотичными вихрями и завихрениями, которые взаимодействуют непредсказуемым образом. Даже самые мощные суперкомпьютеры не способны напрямую моделировать их с высокой точностью.
В новой работе ученые предложили инновационный метод, позволяющий обходить необходимость точного моделирования этих сложных взаимодействий. Вместо того чтобы рассчитывать каждое колебание, исследователи представили их как случайные величины, подчиняющиеся определенному распределению вероятностей. Это позволило извлекать важные параметры потока, такие как подъемная сила и сопротивление, не углубляясь в хаос турбулентности.
Классические методы моделирования турбулентности требуют решения многомерных уравнений, что крайне затруднительно. Чтобы справиться с этой задачей, ученые применили квантово-вдохновленный подход, основанный на тензорных сетях. Эти сети позволяют значительно сжимать данные, обеспечивая эффективное моделирование распределений вероятностей.
В эксперименте новый алгоритм, работающий всего на одном вычислительном ядре, выполнил расчеты за несколько часов, тогда как классическим алгоритмам для этого понадобились бы несколько дней работы суперкомпьютера.
Данный метод открывает широкие перспективы не только для моделирования турбулентности, но и для изучения других хаотических систем. В дальнейшем его можно адаптировать для специализированного оборудования, например, процессоров для работы с тензорами или квантовых чипов, что обеспечит еще более высокую вычислительную мощность.
Ранее ученые показали квантовый термометр для беспрецедентно точного измерения температуры.