湍流的尺度远大于分子平均自由程,仍然满足连续介质假设。大部分人认为NS 方程可以描述湍流(事实上也是这么做的)。
NS 方程系统是确定的,但确定的不代表可预测的。一个典型的例子,洛仑兹方程组,形式非常简单。但是这样的动力系统对初值扰动极端敏感,初值的误差误差随着时间会使解完全不一样,也就是著名的蝴蝶效应。当雷诺数大的时候,NS 方程更是这样。
可以把湍流看作一个随机过程场。DNS是一次具体的实现,就跟做了一次实验一样。打个比方,就像把扔十次骰子看做一件事,你得到十个1,就可是看作一次DNS 。DNS的主要困难在于湍流的多尺度导致要完全解析所有尺度,网格必须很细,计算量太大。复杂算例根本没法用。 为了降低计算量,提出LES ,大尺度直接解析,小尺度建模或者用耗散代替。
注意DNS /LES 和RANS的区别。前者相当于做了一次实验,每次做结果都可能不同;后者RANS 得到的是每一时刻随机场的均值。
一种表面现象吧,我确实认识一位能够聊聊国家大事的妹子。
对我来说游戏9分,国家大事7分,但是我打游戏的时候都是不说话的,只有聊国家大事才能听到我声音。
也许别人会说“q都能q歪来”,但我就是那个q歪的莫甘娜。
但是对妹子来说八卦综艺是9分,国家大事是7分。
如果有机会,妹子还是宁愿聊聊娱乐八卦而不是国家大事,如果不是正好没人聊八卦,正好有人聊国家大事,那么她大概也不会去聊国家大事。
但是对于事件的看法来说,一个本科毕业的、有长期关注局势的男女水平几乎是一样的,女性并不会差。