Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Estimation of Lagrangian Velocities in Thermal Counterflow of Superfluid Helium by a Multi-Point Algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F18%3A10389804" target="_blank" >RIV/00216208:11320/18:10389804 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mff.cuni.cz/veda/konference/wds/proc/pdf18/WDS18_26_f3_Svancara.pdf" target="_blank" >https://www.mff.cuni.cz/veda/konference/wds/proc/pdf18/WDS18_26_f3_Svancara.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Estimation of Lagrangian Velocities in Thermal Counterflow of Superfluid Helium by a Multi-Point Algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The statistical distributions of particle velocities in turbulent flows of superfluid helium display non-classical tails at small enough scales. The shape of these tails is affected by uncertainties originating from the use of numerical differentiation for particle velocity computation. We compare here the performance of a multi-point velocity estimator based on Gaussian blur kernels with that of a simple linear estimator. We find that the particle velocities obtained by the former are less noisy but, at the same time, the estimator parametrization may depend on the studied physical problem.

  • Název v anglickém jazyce

    Estimation of Lagrangian Velocities in Thermal Counterflow of Superfluid Helium by a Multi-Point Algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    The statistical distributions of particle velocities in turbulent flows of superfluid helium display non-classical tails at small enough scales. The shape of these tails is affected by uncertainties originating from the use of numerical differentiation for particle velocity computation. We compare here the performance of a multi-point velocity estimator based on Gaussian blur kernels with that of a simple linear estimator. We find that the particle velocities obtained by the former are less noisy but, at the same time, the estimator parametrization may depend on the studied physical problem.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10302 - Condensed matter physics (including formerly solid state physics, supercond.)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    WDS&apos;18 Proceedings of Contributed Papers

  • ISBN

    978-80-7378-374-7

  • ISSN

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    168-173

  • Název nakladatele

    Matfyzpress

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    5. 6. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku