Конформные отображения в двумерных задачах

Конформные отображения в двумерных задачах и статистические методы в теории турбулентности


В двумерной (2D) гидродинамике уравнения движения идеальной несжимаемой жидкости можно выразить в терминах функции тока ψ(x, y), для которой поле скорости записывается как:

$$ \vec{v} = \left( \frac{\partial \psi}{\partial y}, -\frac{\partial \psi}{\partial x} \right) $$

Условие несжимаемости ∇ ⋅ v⃗ = 0 автоматически выполняется. Введём комплексную переменную z = x + iy. В этом случае, при определённых условиях (например, в случае потенциала), задача может быть переформулирована через аналитические функции.

Если комплексный потенциал w(z) = ϕ(x, y) + iψ(x, y) аналитичен, то его производная:

$$ \frac{d w}{dz} = v_x - i v_y $$

содержит информацию о поле скорости. Конформные отображения сохраняют угол между линиями тока и эквипотенциала, что делает их особенно удобными для задач о движении жидкости в сложных областях.


Применение конформных отображений к задачам о турбулентных струях

Конформные отображения применяются к турбулентным задачам в ограниченных геометриях, например, при истечении струи из щели, при обтекании препятствий, в канализационных потоках. Пусть рассматривается турбулентный плоский поток вблизи тела сложной формы. Переход к области, в которой границы потока становятся прямыми (или проще выражаются), позволяет использовать классические методы.

Если функция z = f(ζ) является конформным отображением из плоскости ζ на физическую плоскость z, то комплексный потенциал в новой переменной:

w(z) = W(ζ) = Φ(ζ) + iΨ(ζ)

преобразуется с сохранением аналитичности, и задача сводится к поиску W(ζ) в более простой геометрии. После нахождения W(ζ), возвращаются в физическую область с помощью обратного отображения.


Особенности статистического описания турбулентности

Для турбулентных течений прямая аналитическая зависимость между потоком и скоростью отсутствует. Поэтому вводится статистическое усреднение. Пусть поле скорости v⃗(x⃗, t) представлено в виде:

v⃗(x⃗, t) = ⟨v⃗(x⃗, t)⟩ + v⃗′(x⃗, t)

где v⃗ — среднее значение (по времени или ансамблю), v⃗ — флуктуации. Уравнения Навье–Стокса после усреднения приобретают новый нелинейный член — тензор Рейнольдса:

vivj⟩ − ⟨vi⟩⟨vj

Этот тензор описывает вклад турбулентных флуктуаций в среднее течение. Статистическое описание требует моделирования этого тензора, например, в рамках k–ε или LES-подходов.


Использование функций Грина и операторных методов

Для двумерной турбулентности особую роль играет вортексная формулировка. Введём завихренность ω = ∇ × v⃗. В двумерии это скалярная величина:

$$ \omega = \frac{\partial v_y}{\partial x} - \frac{\partial v_x}{\partial y} $$

Так как v⃗ дивергентно свободно, то существует функция тока ψ, такая что ω = −Δψ. Это позволяет свести задачу к уравнению Пуассона:

Δψ = −ω

Для его решения применяются функции Грина. При статистическом усреднении завихренности возникает необходимость в определении корреляционных функций:

R(r⃗) = ⟨ω(x⃗)ω(x⃗ + r⃗)⟩

и спектров энергии:

E(k) = ∫eik⃗ ⋅ r⃗R(r⃗)d2r

Для 2D-турбулентности характерны инверсные каскады энергии и прямые каскады энтропии завихренности, описываемые уравнениями типа Краичнана–Батчелора.


Спектральное описание и инварианты

В двумерной турбулентности сохраняются два инварианта: энергия и энстрофия:

  • Энергия:

    $$ E = \frac{1}{2} \langle \vec{v}^2 \rangle $$

  • Энстрофия:

    $$ Z = \frac{1}{2} \langle \omega^2 \rangle $$

Распределение этих величин по волновым числам даёт представление о переносе энергии. Спектры обычно имеют вид:

E(k) ∼ k−5/3,  в инверсном каскаде (для k ≪ kf)

E(k) ∼ k−3,  в прямом каскаде (для k ≫ kf)

где kf — характерное число накачки.


Конформная симметрия и вероятность вихрей

Конформная теория поля (КТП) может быть применена к описанию статистики вихревых структур в 2D-турбулентности. При критическом турбулентном режиме, когда наблюдается самоподобие, статистика вихрей может подчиняться конформной инвариантности.

Пусть вероятность появления вихря с циркуляцией Γ и масштабом r подчиняется закону:

$$ P(\Gamma, r) \sim r^{-\alpha} \exp\left( -\beta \frac{\Gamma^2}{r^2} \right) $$

Такой вид согласуется с возможным наличием масштабной и даже конформной симметрии. В некоторых моделях, например, в модели точечных вихрей, такие свойства можно строго доказать.


Случайные процессы и интегральные уравнения в описании турбулентности

Конформные отображения позволяют также моделировать рост границ вихревых доменов или фронтов в задачах типа SLE (Stochastic Loewner Evolution). Это подход из математической физики, в котором кривые в 2D описываются стохастическими уравнениями Лёвнера:

$$ \frac{d g_t(z)}{dt} = \frac{2}{g_t(z) - \xi(t)} $$

где ξ(t) — броуновский процесс. Такие методы оказались эффективными в описании статистики границ вихрей в двумерной турбулентности.


Иерархии уравнений и замыкания

Средние значения не замыкаются сами по себе: каждое уравнение зависит от корреляций высшего порядка. Возникает бесконечная иерархия, подобная BBGKY в кинетике. Для замыкания используют:

  • Гипотезы о нормальности распределений (Гауссовские приближения);
  • Случайные фазовые приближения;
  • Метод квазинормального приближения (QNA);
  • Теорию замыкания ЛДИА (линейно-декоррелированное интегральное аппроксимирование).

Во всех случаях предполагается определённая модель для высших моментов, чтобы завершить систему уравнений.


Комплексные методы в задачах с границами

При наличии физических границ (стенок, углов, тел) конформные отображения позволяют точно учитывать геометрию. Например, отображение полуплоскости на канал, угловую область или на область с выступами. Методы Шварца–Кристиоффеля позволяют построить такие отображения в аналитическом или численно приближенном виде. Это важно при моделировании турбулентных течений около острых краёв или каналов со сложной формой.


Законы сохранения и симметрии

Анализ симметрий уравнений Навье–Стокса и их статистических аналогов показывает, что в двумерии возможны дополнительные инварианты и симметрии. В частности, масштабная и конформная симметрии приводят к сохранению определённых статистических количеств, таких как спектральный поток энергии или характеристик вихревых ансамблей.