CUI: Advanced Imaging of Matter
ExzellenzclusterCUI: Advanced
Imaging of Matter
Imaging of Matter
Eine quanteninspirierte Perspektive auf die Turbulenz
13. Januar 2022
Foto: Nikita Gourianov
Die Illustration zeigt vier Simulationen des turbulenten Zusammenbruchs eines Wirbels an fünf verschiedenen Zeitpunkten (von links nach rechts). Die obere Simulation ist exakt, während die übrigen Simulationen verschiedene Kompressionsgrade aufweisen (1:8, 1:25, 1:49 von oben nach unten).
Ein internationales Forschungsteam hat einen neuen Ansatz für das noch ungelöste Problem der Turbulenz beschrieben. Die Arbeit der Forschenden der Universitäten Oxford, Bath und Pittsburgh wurde soeben im Fachmagazin "Nature Computational Science" veröffentlicht. Prof. Dieter Jaksch, einer der korrespondierenden Autoren, ist seit Oktober 2021 Professor im Fachbereich Physik der Universität Hamburg und im Exzellenzcluster "CUI: Advanced Imaging of Matter".
Vor vielen Jahrzehnten beschrieb Richard Feynman die Turbulenz als „das letzte, große ungelöste Problem der klassischen Physik". Für das Verständnis der Natur ist es von größter Bedeutung, die turbulente Bewegung von Flüssigkeiten zu modellieren. Denn derartige Strömungen sind allgegenwärtig; man findet sie in den Strömungen der Ozeane oder in der Nachlaufströmung eines Flugzeugs. „Die genaue Auflösung der winzigen, aber wichtigen Wirbel, die für Turbulenzen charakteristisch sind, erfordert jedoch die Verarbeitung riesiger Datenmengen mit enormem Rechenaufwand“, sagt der Erstautor der Studie, Nikita Gourianov aus Oxford.
Die Forschenden identifizierten Ähnlichkeiten zwischen Turbulenzen und Vielteilchen-Quantensystemen, die eine neue, von der Quantenphysik inspirierte Sichtweise auf Turbulenz ermöglicht. Diese Perspektive zeigt, dass turbulente Strömungen Strukturen enthalten, die mit Hilfe von Tensornetzwerken ausgewertet werden können. Diese Netzwerke sind eine Klasse numerischer Methoden, die typischerweise für die Simulation von Vielteilchen-Quantensystemen verwendet werden und eine stark komprimierte Darstellung von Turbulenzdaten ermöglichen. Daraus lassen sich effiziente Strömungssimulationsalgorithmen sowohl für klassische als auch für Quantencomputer ableiten, die die Möglichkeiten erweitern, welche Strömungen simuliert werden können.
Originalpublikation
N. Gourianov, M. Lubasch, S. Dolgov, Q. Y. van den Berg, H. Babaee, P. Givi, M. Kiffner, and D. Jaksch
“A Quantum Inspired Approach to Exploit Turbulence Structures”
Nature Computational Science (2022)
