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]
Landau的照片也不完整,后来被其他人增加了。目前的理解是,氦原子确实经过bose凝结,而超流速速度是冷凝水波函数相的梯度。,但冷凝水不是超流体。只有大约10%的流体是0 K处的冷凝物,而所有冷凝物都是超氟。
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。
本文介绍了对飞机运动有直接影响的机翼变量。由于飞机尺寸较大,对大气或其他外部条件引起的混沌扰动对整个飞机的影响进行测试评估是一个困难的过程,因此不是对整个飞机进行测试,而是将其分成不同的部分,对每个部分进行单独计算,然后将所有部分的测试放在一起并取平均值,以获得对整个飞机的平均湍流影响。本文包含了直接或间接影响飞机的所有不同变量的结果,这些变量可能导致混沌运动影响飞机运动,以及基于密度和厚度的速度。
这一史无前例的经济纪录在 21 世纪被打破。2008 年全球金融危机是大萧条以来全球最严重的经济衰退。现在,世界同时面临两场完全全球性和系统性的危机——气候变化和 COVID-19 大流行。此外,欧洲再次爆发战争。这些危机加在一起,将在短期和长期抑制 GDP 增长。在 2022 年 2 月 24 日俄罗斯和乌克兰爆发战争之前,预计今年全球 GDP 将增长约 4-4.5%。如今,增长率在 3% 左右似乎更有可能,全球经济衰退的可能性仍然很低。不过,我们预计俄罗斯经济今年将萎缩约 10%,乌克兰经济可能萎缩 50%。此外,与 2021 年第四季度相比,美国经济在 2022 年第一季度萎缩了 0.35%,欧元区 GDP 增长在同一基础上放缓至 0.2%,而中国经济将在 2022 年第二季度受到严重影响,因为今年 4 月实施了与 COVID 相关的大规模封锁。显然,今年和明年 GDP 增长的风险偏向下行。
本文介绍了背景信息,并提供了联邦航空管理局 (FAA) 尾流湍流计划 RECAT(即重新分类)特定方面的状态更新。RECAT 的基本前提是,可以使用更完整的尾流相关参数集来改进尾流分离,而不是使用基于最大起飞重量的现有 FAA Order JO 7110.65 分类尾流湍流分离最小值。然后,此过程可以安全地降低尾流湍流分离最小值,使其低于 FAA Order JO 7110.65 中规定的最小值。本文介绍了 RECAT 的整体三阶段方法,最终目标是实现动态成对分离。目前,第二阶段或基于静态成对的尾流湍流分离已准备好由联邦航空管理局实施。本文介绍了分析方法,包括 RECAT 第二阶段开发中使用的数据源和严重程度指标。
摘要折射结构常数的索引,C,N 2表征了光湍流的强度,描述了传播电磁束穿过不均匀加热的湍流环境的破坏。为了改善预测模型,至关重要的是,对环境参数和光学湍流之间的关系有更深入的了解。到此为止,在马里兰州安纳波利斯的塞文河附近的切萨皮克湾建立了一个流水,890 m的闪烁仪链路。特定于闪光灯计的C n 2数据,以及在大约15个月的时间内收集了许多气象参数,以表征近野马环境中的闪烁仪链接。这种接近海洋连接的特征与在先前的陆地和开放海洋连接中观察到的特征不同。此外,现有用于预测开放式链路环境参数C N 2的宏观气象模型显示在近野马环境中的性能很差。虽然近海改编的宏观气象模型显示出较低的预测误差,但本研究表明,可以开发新的模型以减少近距离环境中的C N 2预测误差。完整的数据集,包括C N 2测量,据我们所知,是第一个延伸超过一年的测量之一。
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。
过去的表现并不代表未来的结果。您不能投资指数。杰里米·西格尔教授是 WisdomTree 的高级经济学家。本材料包含西格尔教授的最新研究和观点,可能会发生变化,不应被视为或解释为参与任何特定交易策略的建议,或被视为任何投资产品的要约或销售,不应依赖它。本信息的用户承担使用此处提供的信息的全部风险。除非另有明确说明,否则本文表达的意见、解释或发现不一定代表 WisdomTree 或其任何附属公司的观点。