研究人员提出湍流感知三维流场时间分辨重建框架

Hanlin Kong 等研究人员在 arXiv 论文（arXiv:2610.18045）中提出一种面向时间分辨三维湍流流场重建的湍流感知框架：用多尺度神经算子恢复体积结构，用状态空间模型维持重构动力学的时间一致性，并引入 Navier-Stokes 残差软约束。 框架还加入混合专家机制，支持对未知粗粒化的无监督适应。基于论文摘要，在标准湍流系统和大气再分析数据上的评估显示，该框架相较学习型与经典基线降低了重建误差，并更好地保留多尺度空间结构和连贯时间演化。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。