Experimentamos turbulencias todos los días:una ráfaga de viento, agua que corre por un río o golpes en pleno vuelo en un avión.
Aunque puede ser fácil entender qué causa algunos tipos de turbulencia (un árbol talado en un río o un oso chapoteando en busca de salmones), ahora hay evidencia de que una perturbación muy pequeña al principio puede tener efectos dramáticos más adelante. En lugar de un árbol, piense en una ramita, o incluso en el movimiento oscilante de una molécula.
El distinguido profesor de física de la Universidad de California en San Diego, Nigel Goldenfeld, junto con su antiguo alumno Dmytro Bandak y los profesores Alexei Mailybaev y Gregory Eyink, han demostrado en modelos teóricos de turbulencia que incluso los movimientos moleculares pueden crear patrones de aleatoriedad a gran escala en un área definida. período de tiempo. Su trabajo aparece en Physical Review Letters .
Una mariposa bate sus alas en Brasil, lo que luego provoca un tornado en Texas. Aunque comúnmente usamos la frase para denotar la aparente interconexión de nuestras propias vidas, el término "efecto mariposa" a veces se asocia con la teoría del caos. Goldenfeld dijo que su trabajo representa una versión más extrema del efecto mariposa, descrito por primera vez por el matemático y meteorólogo Edward Lorenz en 1969.
"Lo que hemos aprendido es que en los sistemas turbulentos, una perturbación muy pequeña en un punto tendrá un efecto amplificado en un punto finito en el futuro, pero a través de un mecanismo que es más rápido que el caos".
Aunque el mecanismo matemático para esta amplificación, conocido como estocasticidad espontánea, fue descubierto hace unos 25 años, Goldenfeld señaló:"El hecho de que el movimiento aleatorio de las moléculas, responsable del fenómeno cotidiano de la temperatura, pudiera generar estocasticidad espontánea no se conocía antes de nuestro tiempo". trabajo."
Pensando en la ramita en el río, si bien puedes notar una pequeña perturbación donde el agua fluye sobre la ramita, no esperarías que cree una gran turbulencia (a través de remolinos y remolinos) río abajo. Sin embargo, eso es precisamente lo que muestra el artículo de Goldenfeld. Explica que el mecanismo se conoce como estocasticidad espontánea, porque la aleatoriedad surge incluso cuando se esperaba que el movimiento del fluido fuera predecible.
Además, sería imposible identificar la ramita que originalmente había puesto en movimiento los remolinos y remolinos. De hecho, es posible que no haya ninguna alteración en el flujo de agua donde se encuentra la ramita.
Los hallazgos del equipo también mostraron que la estocasticidad espontánea ocurre independientemente de la perturbación inicial. Ya sea una ramita, un guijarro o un terrón de tierra, la aleatoriedad que se obtiene a gran escala es la misma. En otras palabras, la aleatoriedad es intrínseca al proceso.
El equipo utilizó ruido térmico como sistema para sus cálculos porque siempre está presente y se nota en el silbido del amplificador. Ese ruido es el sonido de los electrones moviéndose dentro de sus dispositivos electrónicos. En un fluido, son las moléculas las que se mueven en lugar de los electrones.
Aunque la ecuación de Navier-Stokes es el modelo estándar para calcular flujos turbulentos, era computacionalmente inviable utilizar las ecuaciones de fluidos completas para simular los eventos turbulentos muy extremos necesarios para demostrar de manera convincente las afirmaciones del equipo.
En su lugar, utilizaron una ecuación simplificada y, al hacerlo, demostraron que una perturbación en la escala de micras (una millonésima de metro) podría causar que sistemas de fluidos enteros exhibieran estocassticidad espontánea de una manera que no dependiera de la fuente de la perturbación. .
"Por ahora, esto será suficiente", dijo Goldenfeld, "pero esperamos que los futuros cálculos de supercomputadoras puedan confirmar nuestros resultados utilizando las ecuaciones de fluidos completas".
"Existe un límite fundamental a lo que se puede predecir con turbulencias", afirmó Goldenfeld. "Esto se ve en los pronósticos meteorológicos; siempre hay una fuente fundamental de aleatoriedad. El sentido preciso en el que esta imprevisibilidad era inevitable no se entendía completamente antes de nuestro trabajo".
Es esa aleatoriedad la que hace que sea tan difícil predecir con precisión el tiempo con más de unas pocas horas de antelación. Las estaciones meteorológicas toman muestras del clima en ubicaciones seleccionadas y las simulaciones por computadora las unen, pero sin conocer el clima exacto en todas partes en este momento, es difícil predecir el clima exacto en todas partes en el futuro. Este artículo insinúa la posibilidad de que siempre existirán límites fundamentales porque la aleatoriedad siempre aparecerá.
También puede haber implicaciones en la investigación astrofísica. Los científicos ya entienden que las simulaciones por computadora de cómo se forman las galaxias y cómo evolucionó nuestro universo son sensibles al ruido. A menudo, el comportamiento de las estrellas, los planetas y las galaxias no se puede explicar fácilmente y puede atribuirse a los tipos de ruido microscópico que Goldenfeld y sus colegas han descubierto.
Más información: Dmytro Bandak et al, La estocasticidad espontánea amplifica incluso el ruido térmico a las mayores escalas de turbulencia en unos pocos tiempos de rotación de remolinos, Cartas de revisión física (2024). DOI:10.1103/PhysRevLett.132.104002. En arXiv :DOI:10.48550/arxiv.2401.13881
Proporcionado por la Universidad de California - San Diego
