Detta dokument introducerar en ny, icke-lokal karakterisering av kritiska punkter och deras globala relation inom 2D osäkra skalärfält. Karaktäriseringen baseras på analysen av stödet av sannolikhetsdensiteten funktioner (PDF) av indata. Med tanke på två skalärfält som representerar tillförlitliga uppskattningar av gränserna för detta stöd, identifierar vår strategi obligatoriska kritiska punkter: rumsliga regioner och funktionsområden där kritiska punkter måste inträffa i varje förverkligande av inmatningen. Algoritmen ger ett globalt parningssystem för obligatoriska kritiska punkter som används för att konstruera obligatoriska sammanfoga och dela träd. Dessa träd möjliggör en visuell undersökning av den gemensamma topologiska strukturen av alla möjliga insikter om de osäkra uppgifterna. För att tillåta flerskalig visualisering inför vi ett förenklingssystem för obligatoriska kritiska punktpar som avslöjar de mest dominerande egenskaperna. Vår teknik är rent kombinatorisk och hanterar parametriska distributionsmodeller och ensembledata. Det beror inte på någon beräkningsparameter och lider inte av numerisk inkorrekthet eller global inkonsekvens. Algoritmen utnyttjar idéer om den etablerade suit/split trädberäkningen. Det är därför enkelt att genomföra, och dess komplexitet är produktionskänslig. Vi illustrerar, utvärderar och verifierar vår metod på syntetiska och verkliga data.
Gunther m.fl. REF karakteriserar kritiska punkter och deras rumsliga förhållande för 2D osäkra skalärfält, där varje vertex i ett regelbundet rutnät tilldelas en sannolikhetstäthetsfunktion (PDF) som beskriver dess skalarvärde.
Mandatory critical points of 2D uncertain scalar fields
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}