Aquí hay algunas respuestas realmente interesantes.
Creo que la mayoría de la gente tiene razón al decir que para análisis útiles / prácticos de turbulencia, es suficiente difuminar o enriquecer la resolución de la cuadrícula del problema según sea necesario, y que esto se puede hacer (tal vez no de la manera más eficiente, pero aún útil ) con computadoras digitales o clásicas.
Dicho esto, creo que sí, puede simular moléculas de aire individuales (con una computadora cuántica, pero debe preguntarse si su problema lo requiere, y tal vez para simulaciones de gran escala, espacial y de grano fino, esta será la caso), y claro, tal vez pueda exprimir algunas operaciones de matriz para resolver el poder que es exclusivo de los sistemas informáticos cuánticos … pero, de nuevo, ¿es necesario? No lo sé.
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Y la redacción de la pregunta también es vaga: ¿qué significa “resolver el problema de la turbulencia”? Como otros han aludido, casi parece que estás preguntando si podemos “resolver la estocasticidad / aleatoriedad”, ¿qué significaría eso?
Entonces, creo que es una mejor dirección aprovechar la aleatoriedad y usarla para analizar ciertos límites por los cuales los sistemas altamente sensibles como los flujos turbulentos están restringidos, dado un conjunto de entradas de parámetros (por ejemplo, diámetro de la boquilla, temperaturas iniciales, presiones, tipo de trabajo fluido).
Dejaré caer este enlace muy interesante que es relevante para la pregunta: “¿qué significaría resolver las ecuaciones de Navier-Stokes”? Terence Tao propone un nuevo camino fluido en el problema de Navier-Stokes | Quanta Magazine
Además, este es un gran video que destaca los esfuerzos de SpaceX para hacer simulaciones caseras de CFD (dinámica de fluidos computacional) para su tecnología de entrada-descenso-aterrizaje (EDL) de Marte: youtube [dot] com // watch? V = vYA0f6R5KAI
” GPU a Marte: simulación a gran escala del motor de cohete Mars de SpaceX”
