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200行Python代码胜过5000万美元的超级计算机 – Re=10⁸的纳维-斯托克斯方程[pdf]
200 Lines of Python beats $50M supercomputer – Navier-Stokes at Re=10⁸ [pdf]

原始链接: https://philpapers.org/archive/CAMIIA-3.pdf

该PDF文件似乎主要包含与图形元素相关的结构和编码信息，可能用于渲染视觉文档。数据由大量对象组成，这些对象定义了边界、编码方案（特别是`Encode[0 1 0 1 0 1]`）和处理集（`/ProcSet[/PDF]`）。 重复的`Bounds`值（如`25.00032 75.00096`）表明某些元素具有一致的尺寸。`Extend[true false]`和`Extend[false false]`属性指示了这些元素在缩放或变换时的处理方式。 值得注意的是，还有包含二进制数据（`stream xP(...) endstream`）的流对象，这些很可能代表实际的视觉内容（图像、形状或文本），并为PDF渲染进行编码。在进一步分析这些流之前，文档的具体内容仍然未知，但结构表明它是为视觉显示而设计的。

一位研究人员分享了一种湍流直接数值模拟（DNS）的新方法，声称在稳定性与分辨率方面取得了突破，无需依赖传统稳定技术，如人工耗散。其核心思想是“T³周期域+傅里叶正交性”方法，通过时间过采样实现光谱超分辨率——在标准8GB笔记本电脑上（*无需*GPU）将分辨率从128³提升至411³。 展示的结果包括在较高雷诺数（Re=10⁵和Re=10⁸）下的稳定模拟，以及较低的耗散误差。然而，一位评论者质疑出版社的合法性，称其可能为“AI辅助的伪科学出版物”。其他人则询问了所选雷诺数的意义。作者已提供GitHub链接，以便审查代码和数据。
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原文
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