界面统计的新框架：高斯水平集的精确 n 点相关函数
A New Framework for Interfacial Statistics: Exact n-Point Correlations of Gaussian Level Sets
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中文总结 AI 辅助
本文提出高斯水平集界面高阶相关函数的精确解析框架，连接体场统计与界面几何，可高效重建无序介质、建模高斯泡沫并分析各向异性，为材料设计和复杂输运研究提供新工具。
中文摘要 AI 辅助
我们推导了高斯水平集界面高阶相关函数的精确解析表达式，建立了体场统计与界面几何之间的直接联系。该框架能够高效重建无序介质，详细建模高斯泡沫——具有可调形态的结构化双阈值界面——并分析反映表面结构方向持续性的记忆增强各向异性。这些结果为表征复杂输运、指导随机重建、设计具有所需性质的材料、量化相关函数的信息含量以及模拟不规则边界上的方向性过程开辟了新可能性。
英文摘要
We derive exact analytical expressions for higher-order correlations of Gaussian level-set interfaces, establishing a direct link between bulk field statistics and interface geometry. This framework enables efficient reconstruction of disordered media, detailed modeling of {Gaussian foams}---structured, double-thresholded interfaces with tunable morphology---and analysis of {memory-enhanced anisotropy} reflecting directional persistence in surface structure. These results open new possibilities for characterizing complex transport, guiding stochastic reconstructions, designing materials with desired properties, quantifying the information content of correlation functions and modelling directional processes on irregular boundaries.
发表机构
- Center for Computational Physics, Landau School of Physics and Research, Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理科学与技术学院朗道物理与研究中心计算物理中心）
- Schmidt Institute of Physics of the Earth of Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院地球物理学施密特研究所）
- Phystech School of Applied Mathematics and Computer Science, Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理科学与技术学院应用数学与计算机科学物理技术学院）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
