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全球首次：清华牵头团队发现超大气泡驱动星系湍流，数十年的科学猜想有了关键证据
IT之家 9 月 19 日消息，清华大学天文系主任李菂教授团队牵头的一项国际合作研究，于当地时间 9 月 17 日发表在《自然 · 天文》上。 其研究依托“中国天眼”（FAST）与美国卡尔 · 央斯基甚大阵列（JVLA）的联合观测，在仙女座星系识别出 118 个中性氢超大气泡。 该研究通过直接观测定…
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GyroSwin: 5D Surrogates for Gyrokinetic Plasma Turbulence Simulations
用Swin Transformer打造5D代理模型，把核聚变等离子体湍流模拟速度拉满，AI+物理的硬核突破。
arXiv:2510.07314v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Nuclear fusion plays a pivotal role in the quest for reliable and sustainable energy product…
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Machine Learning for Electron-Scale Turbulence Modeling in W7-X
机器学习如何破解核聚变装置中电子尺度湍流的建模难题？这篇arXiv论文给出了新思路。
arXiv:2511.04567v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Constructing reduced models for turbulent transport is essential for accelerating profile pr…
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Clock-state olfactory search in turbulent flows using Q-learning: The geometry of plume recovery
强化学习遇上湍流嗅觉：仅用“闻不到气味”的时钟记忆，智能体竟能学会高效寻源，揭秘羽流恢复的几何规律。
arXiv:2605.15938v1 Announce Type: cross Abstract: Finding an odor source in a turbulent flow requires effectively leveraging the history of olfactory …