5 research outputs found
Void-and-Cluster Sampling of Large Scattered Data and Trajectories
We propose a data reduction technique for scattered data based on statistical
sampling. Our void-and-cluster sampling technique finds a representative subset
that is optimally distributed in the spatial domain with respect to the blue
noise property. In addition, it can adapt to a given density function, which we
use to sample regions of high complexity in the multivariate value domain more
densely. Moreover, our sampling technique implicitly defines an ordering on the
samples that enables progressive data loading and a continuous level-of-detail
representation. We extend our technique to sample time-dependent trajectories,
for example pathlines in a time interval, using an efficient and iterative
approach. Furthermore, we introduce a local and continuous error measure to
quantify how well a set of samples represents the original dataset. We apply
this error measure during sampling to guide the number of samples that are
taken. Finally, we use this error measure and other quantities to evaluate the
quality, performance, and scalability of our algorithm.Comment: To appear in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics
as a special issue from the proceedings of VIS 201
Multivariate Pointwise Information-Driven Data Sampling and Visualization
With increasing computing capabilities of modern supercomputers, the size of
the data generated from the scientific simulations is growing rapidly. As a
result, application scientists need effective data summarization techniques
that can reduce large-scale multivariate spatiotemporal data sets while
preserving the important data properties so that the reduced data can answer
domain-specific queries involving multiple variables with sufficient accuracy.
While analyzing complex scientific events, domain experts often analyze and
visualize two or more variables together to obtain a better understanding of
the characteristics of the data features. Therefore, data summarization
techniques are required to analyze multi-variable relationships in detail and
then perform data reduction such that the important features involving multiple
variables are preserved in the reduced data. To achieve this, in this work, we
propose a data sub-sampling algorithm for performing statistical data
summarization that leverages pointwise information theoretic measures to
quantify the statistical association of data points considering multiple
variables and generates a sub-sampled data that preserves the statistical
association among multi-variables. Using such reduced sampled data, we show
that multivariate feature query and analysis can be done effectively. The
efficacy of the proposed multivariate association driven sampling algorithm is
presented by applying it on several scientific data sets.Comment: 25 page
Visuelle Analyse großer Partikeldaten
Partikelsimulationen sind eine bewährte und weit verbreitete numerische Methode in der Forschung und Technik. Beispielsweise werden Partikelsimulationen zur Erforschung der Kraftstoffzerstäubung in Flugzeugturbinen eingesetzt. Auch die Entstehung des Universums wird durch die Simulation von dunkler Materiepartikeln untersucht. Die hierbei produzierten Datenmengen sind immens. So enthalten aktuelle Simulationen Billionen von Partikeln, die sich über die Zeit bewegen und miteinander interagieren. Die Visualisierung bietet ein großes Potenzial zur Exploration, Validation und Analyse wissenschaftlicher Datensätze sowie der zugrundeliegenden
Modelle. Allerdings liegt der Fokus meist auf strukturierten Daten mit einer regulären Topologie. Im Gegensatz hierzu bewegen sich Partikel frei durch Raum und Zeit. Diese Betrachtungsweise ist aus der Physik als das lagrange Bezugssystem bekannt. Zwar können Partikel aus dem lagrangen in ein reguläres eulersches Bezugssystem, wie beispielsweise in ein uniformes Gitter, konvertiert werden. Dies ist bei einer großen Menge an Partikeln jedoch mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Darüber hinaus führt diese Konversion meist zu einem Verlust der Präzision bei gleichzeitig erhöhtem Speicherverbrauch. Im Rahmen dieser Dissertation werde ich neue Visualisierungstechniken erforschen, welche speziell auf der lagrangen Sichtweise basieren. Diese ermöglichen eine effiziente und effektive visuelle Analyse großer Partikeldaten