Forskningen om flödesvisualisering har gjort snabba framsteg under de senaste åren, särskilt inom topologibaserad flödesvisualisering. Den ständigt ökande storleken på vetenskapliga data sätter gynnar algoritmer som är kapabla att extrahera viktiga undergrupper av data, vilket lämnar forskaren med en mer hanterbar representation som kan visualiseras interaktivt. Extrahera topologin av ett flöde uppnår målet att få en kompakt representation av en vektor eller tensor fält samtidigt behålla sina viktigaste funktioner. Vi presenterar state of the art inom topologi-baserade flödesvisualisering tekniker. Vi beskriver många topologibaserade algoritmer kategoriserade efter typ och dimensionalitet av data som de arbetar på och enligt den målorienterade karaktären hos varje metod. Topologi spårningsalgoritmer diskuteras också. Resultatet fungerar som en användbar introduktion och översikt till forskningslitteratur som handlar om studiet av topologibaserad flödesvisualisering. Nyckelord: flödesvisualisering, funktionsbaserad flödesvisualisering, flödestopologi, toppmodern rapport Forskning inom topologibaserad flödesvisualisering gör snabba framsteg. Helman och Hesselink introducerade visualiseringsgemenskapen för begreppet flödestopologi 1989 [21, 23]. Klassisk flödesorienterad topologiforskning bygger på detektion och klassificering av kritiska punkter i vektorfältet, som visas i figur 1.2. Det som gör topologibaserade metoder attraktiva är deras förmåga att representera mycket stora datamängder på ett koncist och kompakt sätt. Till skillnad från andra flödesvisualiseringsmetoder är Robert S. Larame nuvarande anknytning:
Extrahera och visualisera turbulens i vektorfält har länge varit av intresse för visualisering gemenskapen REF.
Topology-Based Flow Visualization, The State of the Art
{'venue': 'Topology-based Methods in Visualization', 'journal': 'Topology-based Methods in Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}