Patricio Clark Di Leoni
Universidad de San Andres; CONICET

Los fluidos pueden realizar desde dinámicas laminares de baja dimensión hasta dinámicas turbulentas de muy alta dimensión. Los procesos que dominan esta transición siguen generando grandes interrogantes y preguntas abiertas. A través de una combinación de métodos de machine learning y análisis de Lyapunov logramos generar estimaciones precisas de la dimensionalidad de distintos flujos a lo largo de un amplio rango de parámetros. En esta charla mostraremos como los cambios en la dimensionalidad aportan una nueva y fructífera forma de estudiar el problema de la transición en fluidos.