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闻乐 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
流体里藏了几十年的隐形奇点 , 终于被找到了——
AI立大功 。
谷歌DeepMind携手布朗大学、纽约大学和斯坦福大学用物理知情神经网络(PINN)+高精度数值优化的组合拳找到了流体方程里的不稳定奇点 。
据说 , 这种奇点非常“挑剔” , 初始条件差一点就消失 , 之前根本找不到 , 这次被AI发现了 。
下面具体来看 。
AI+高精度计算的组合拳先来说说不稳定奇点为什么难找 。
奇点是啥? 简单说 , 就是流体运动的数学方程(比如描述水流、气流的方程)里 , 原本平滑的解会突然出现无限大的情况 , 比如速度梯度变得无穷大 。
这在物理上看起来不可能 , 但数学上一直没搞清楚这种情况会不会真的发生 , 尤其是在没有边界的流体(比如开阔的水流)里 , 这是个超难的数学难题 。
△图源:DeepMind
之前科学家们找到的奇点大多是稳定的 。 哪怕初始条件稍微变一点 , 这个奇点还是会出现 , 比较好捕捉 。
但大家猜测 , 像无边界的3D欧拉方程、纳维-斯托克斯方程(数学界六大千禧难题之一)里的奇点 , 应该是不稳定的 。
这种不稳定奇点非常挑剔 , 初始条件必须精准到不能再精准 , 只要有一丁点儿偏差 , 奇点就不会出现了 , 所以之前用传统数值方法根本找不到 。
但这次 , 研究者们搞出了一套新的计算框架 , 终于系统地找到了这类不稳定奇点 。
通过物理知情神经网络(PINN)+高精度数值优化的技术路径 , 成功在流体运动方程中定位到此前难以捕获的不稳定奇点 , 这一成果也为非线性流体动力学的研究提供了全新范式 。
此次研究聚焦的不稳定奇点 , 属于非正则奇点范畴 , 最大的特点是对初始扰动的Lyapunov指数(可以简单理解成初始小差异 , 随时间变化越来越大)极高 。
即便是微小的初始参数偏差(如流速梯度、压力场分布误差) , 都会通过方程的非线性项放大 , 导致奇点在传统数值计算中湮灭 。
过去 , 科研人员采用有限元法、有限差分法等传统数值方法求解时 , 受限于网格离散精度与计算收敛性 , 始终无法在相空间中锁定这类奇点的稳定存在区域 。
而这次能实现突破 , 核心在于构建了AI预搜索+高精度优化的双层计算框架 。
在第一阶段 , 研究团队基于物理知情神经网络(PINN)构建预测模型 , 将纳维-斯托克斯方程的控制方程作为正则化项嵌入网络损失函数 , 通过梯度下降算法训练模型学习流场的非线性演化规律 , 快速在高维相空间中圈定奇点可能存在的吸引子区域 , 大幅缩小了搜索范围 。
进入第二阶段 , 团队引入高斯-牛顿优化器与Levenberg-Marquardt算法 , 对PINN输出的候选区域进行高精度数值修正 。
同时结合贝叶斯优化动态调整 , 最终在大气边界层流动方程中 , 成功捕获到3个满足Hopf分岔条件的不稳定奇点 , 并通过特征值分析锁定了第4个候选奇点;
在多孔介质流(流体穿岩石/土壤)的达西-Brinkman方程中 , 除发现1个稳定的鞍点型奇点外 , 还识别出3个之前没有报道过的隐藏奇点 , 这些奇点的存在解释了多孔介质中非达西流现象的局部突变机制 。
更具突破性的是 , 研究团队基于奇点的拓扑特性与演化速度 , 推导出第n个奇点的失控速度解析公式 , 为后续奇点搜索提供了明确的理论依据 。
那对于通俗场景来说 , 这项研究的意义可能在于:
预测台风:更准捕捉台风路径里的突变 , 避免预报偏差; 改进飞机:更精准计算气流对机身的阻力 , 让飞机更省油 。看得出 , AI技术已经成为了传统科学研究的超强辅助 。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2509.14185
参考链接:[1
https://deepmind.google/discover/blog/discovering-new-solutions-to-century-old-problems-in-fluid-dynamics/[2
https://x.com/GoogleDeepMind/status/1968691852678173044
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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