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World File Search System湍流
AI和自适应光学器件通过解决大气湍流挑战来推动自由空间量子通信
“在我们的受控实验室实验中，我们模拟了一个湍流的自由空间量子通道，以评估我们的自适应光学系统的有效性。结果令人震惊，”博士学位Lukas Scarfe说。“没有自适应光学，湍流引入了超过安全阈值的错误，使量子密钥分布变得不可能。但是，通过启用了自适应光学功能，我们成功恢复了通道，执行高维QKD并每个光子最多三个位编码，这显着提高了关键的生成率。”
科学机器学习以优化等离子湍流模拟
全局：模拟整个Tokamak + Full-F：多尺度物理多离子物种主要离子 /杂质电子：绝热；被困动力学；完全动力学新古典和湍流传输之间的线性化碰撞操作员协同作用浸入边界条件：Sol -like和Limiter [Caschera 18，Dif -Pradalier 22]磁性ripple [Varennes PRL 22，ppcf，ppcf 23]
穿透性湍流对气候科学的影响
评论的一个中心主题是嵌入大规模穿透性湍流中的缩放定律的推导。这样做的能力，例如增强了我们对海洋中热分布动态的理解，当与其他动态海洋学因素（例如风驱动电流和热盐循环）集成时，可以帮助阐明海洋过程的影响以及地球气候上的冰川融化。
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
相干和非相干激光束在湍流大气中的传输研究
分子/气溶胶和原子的吸收 [5, 6]。雨、雪、雾、污染等因素会影响电磁辐射的传输，特别是光波在大气中的传输 [7]。除了上述吸收和散射效应外，折射率波动也会影响光波的传播。在高功率激光器中，吸收还会加热传播路径上的介质，导致光束发散，平均强度的峰值明显降低，这种效应称为“热晕” [8]。然而，激光功率限制和开发更强大激光器的高昂成本等挑战促使人们提出了“光束组合”技术。传统上，有两种光束组合方法：相干光束和非相干光束。在目标上产生高强度的相干光束组合需要线宽非常窄的激光器
从机器学习预测的马赛克运动中的表面湍流
极地地区，尤其是北极地区，处于气候危机的前线。近几十年来，北极的表面变暖速率比全球平均值（Rantanen等，2022）高两到四倍，这是一种称为北极扩增的现象（例如Graversen等，2008; Serreze＆Barry; Serreze＆Barry，2011; Serreze＆Francis＆Francis＆Francis＆Francis，2006）。随着温度升高而在北极海冰的厚度和范围内发生了约50％的损失（Gascard等，2019）。未来几十年的北极海冰损失率仍然高度不确定（Bonan，Lehner，＆Holland，2021； Bonan，Schneider等，2021），但是后果预计将是严重的：对于本地生态系统而言（Kovacs等，2011; Post等，2013; Post et al。，2013; Tynan，2015; Tynan，2015; Tynan，2015）;对于土著人民（Meier等，2014）；而且，对于低纬度气候，可能（Cohen等，2014，2020; Jung等，2015; Liu等，2022）。海冰与大气之间的热交是北极扩增的主要驱动力（例如，Lesins等，2012； Previdi等，2021; Serreze等，2009），并确定海冰融化速率（例如Rothrock等人，Rothrock等，1999; Screen＆Screen＆Screen＆Screen Mondss，2010）。
量子启发计算推动湍流模拟取得重大进展
牛津大学的研究人员与汉堡、匹兹堡和康奈尔大学的同事合作，重新定义了这个问题，完全避免了直接解决和模拟这些湍流波动的需要。他们没有直接模拟这些麻烦的波动，而是将它们建模为根据概率分布函数分布的随机变量。模拟这样的概率分布使他们能够从流动中提取所有有意义的量（例如升力和阻力），而不必担心湍流波动的混乱。
使用瞳孔平面波前数据导出动态测距瑞利信标弗里德参数值的湍流剖面分析
摘要。大气湍流通常会阻碍远距离光学成像应用。湍流对成像系统的影响可以表现为图像模糊效应，通常通过系统中存在的相位失真来量化。模糊效应可以根据沿传播路径测量的大气光学湍流强度及其对成像系统内相位扰动统计的影响来理解。获取这些测量值的一种方法是使用动态范围的瑞利信标系统，该系统利用沿传播路径的战略性变化的信标范围，有效地获得影响光学成像系统的像差的估计值。我们开发了一种从动态范围的瑞利信标系统中提取断层扫描湍流强度估计值的方法，该系统使用 Shack - Hartmann 传感器作为相位测量装置。介绍了从快速序列中获得的战略性范围变化的信标测量中提取断层扫描信息的基础，以及典型湍流场景的建模示例。此外，处理算法还用于模拟孤立强湍流层的识别。我们介绍了所选处理算法的基础，并讨论了该算法作为大气湍流分析方法的实用性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.8.081807]