如何在知乎上拥有 1000 名以上的关注者？ 第1页
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li-lei-up 网友的相关建议:
如果不嫌时间慢，那就学我吧。
咬定青山不放松。
就像我，盯着生物这个话题，一路刷过来。
记得有个人说
你在一个地方站久了,舞台就是你的
我是14年加入知乎，记不清啥时候过千了，估计至少用了100个回答和1年的时间。
现在也在知乎生物领域有一点微小的贡献。
这也许叫做原始积累吧。
当然，这条路很寂寞，有时候写了半天，也不见得有人看，但是总会有人发现的。
如果你是【生命医学领域】，而且有干货输出，欢迎推荐给我哈
支持知友“干货”的一点想法
Kayama 网友的相关建议:
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。
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