Abstract-Ensembler av numeriska simuleringar används i en mängd olika tillämpningar, såsom meteorologi eller beräkning solid mekanik, för att kvantifiera osäkerheten eller möjliga fel i en modell eller simulering. Att härleda robust statistik och visualisera variabiliteten i en ensemble är en utmanande uppgift och utförs vanligtvis genom direkt visualisering av ensemblemedlemmar eller genom att tillhandahålla aggregerade representationer såsom en genomsnittlig eller punktvis sannolikhet. I många fall är de intressanta mängderna i en simulering inte täta fält, men är uppsättningar av funktioner som ofta representeras som tröskelvärden för fysiska eller härledda mängder. I detta papper introducerar vi en generalisering av boxplots, så kallade contour boxplots, för visualisering och utforskning av ensembler av konturer eller nivå uppsättningar av funktioner. Konventionella boxplot har i stor utsträckning använts som ett undersökande eller kommunikativt verktyg för dataanalys, och de visar normalt median, medelvärde, konfidensintervall och avvikelser från en population. De föreslagna contour boxplots är en generalisering av funktionella boxplots, som bygger på begreppet datadjup. Datadjupet approximerar i vilken utsträckning ett visst prov är centralt beläget inom dess densitetsfunktion. Detta producerar en center-outward beställning som ger upphov till de statistiska mängder som är nödvändiga för boxplotter. Här presenterar vi en generalisering av funktionellt datadjup till konturer och demonstrerar metoder för att visa de resulterande boxplot för tvådimensionella simuleringsdata i väderprognoser och beräkningsvätskadynamik.
Baserat på begreppen funktionella boxplots och datadjup, konturboxplots REF visar statistiska mängder jämförbara med medelvärdet, median, och orderstatistik för ensembler av konturer.
Contour Boxplots: A Method for Characterizing Uncertainty in Feature Sets from Simulation Ensembles
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}