En ensemble är en samling av relaterade dataset. Varje datauppsättning, eller medlem, av en ensemble är normalt stor, flerdimensionell, och spatio-temporal. Ensembler används i stor utsträckning av forskare och matematiker, till exempel genom att utföra en simulering upprepade gånger med något olika indataparametrar och spara resultaten i en ensemble för att se hur parameterval påverkar simuleringen. För att dra slutsatser från en ensemble måste forskare jämföra data både inom och mellan ensemblemedlemmar. Vi föreslår två tekniker för att stödja ensemble prospektering och jämförelse: en parvis sekventiell animation metod som visualiserar lokalt angränsande medlemmar samtidigt, och en skärmdörr färgning metod som visualiserar undergrupper av medlemmar med hjälp av skärmutrymme uppdelning. Vi demonstrerar förmågan hos båda teknikerna, först med hjälp av syntetisk data, sedan med simuleringsdata från tunga jonkollisioner i högenergifysik. Resultaten visar att båda teknikerna kan stödja meningsfulla jämförelser av ensembledata.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. föreslagna: (1) parvis sekventiell animering, och (2) skärmdörr färgning för 3D ensemble visualisering REF.
Exploring Ensemble Visualization
{'venue': 'Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering', 'journal': 'Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}