我理解里,因为中国发展太快了。
这说起来你们可能觉得离谱,但是事实就是这样。大量引入外资和外来技术开始后经济发展太快,在这种高速发展下做技术导向企业就是不可能的,你做技术带来的增长率远远赶不上加了外资杠杆的竞争对手的增长率。
哪怕企业真的技术强壁垒高能活过竞争,企业里的员工也必然要被大量挖角,因为员工在这种环境下理性选择也是赚快钱。2000年赚了1000万的和2000-2020每年100万收入的在2021比资产时前者几乎无悬念完胜的背景下,没人会有心思在一家公司搞什么技术的,必然都是想着快,抄,上,做出影响力,跳槽,收入翻几倍,下一轮。
等中国也一年增长两三个点,利率接近0,普通搞技术的可以30混到60的时候,这种公司反而会更容易生成。
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。