Abstract-The gradient av en hastighet vektor fält är en asymmetrisk tensor fält som kan ge kritisk insikt som är svårt att dra slutsatsen från traditionella bana-baserade vektor fältvisualisering tekniker. Vi beskriver strukturer i eigen value och eigenvekator fälten i gradient tensor och hur dessa strukturer kan användas för att härleda beteendet hos hastighetsfältet som kan representera antingen ett 2D komprimerat flöde eller projektionen av en 3D komprimerat eller okomprimerbart flöde på en 2D-grenrör. För att illustrera strukturerna inom asymmetriska tensorfält introducerar vi begreppen eigen value multiple och eigenvector multiple. Dessa begrepp ger ett antal teoretiska resultat som klargör sambanden mellan symmetriska och antisymmetriska komponenter i tensorfält. Dessutom leder dessa grenrör naturligt till partitioner av tensorfält, som vi använder för att utforma effektiva visualiseringsstrategier. Dessutom utvidgar vi eigenvectors kontinuerligt till de komplexa domäner som vi kallar pseudoeigenvectors. Vi använder jämnt fördelade tensorlinjer efter pseudoegenvekatorer för att illustrera den lokala lineariseringen av tensorer överallt inom komplexa domäner samtidigt. Både eigen value grenrör och eigenvektor grenrör stöds av en tensor reparameterization med fysisk mening. Detta gör att vi kan relatera vår tensoranalys till fysiska storheter som rotation, vinkeldeformation och utvidgning, vilket ger en fysisk tolkning av vår tensordriven vektorfältanalys i samband med vätskemekanik. För att visa nyttan av vårt tillvägagångssätt har vi tillämpat våra visualiseringstekniker och tolkningar på studien av Sullivan Vortex samt beräkningsvätskans simuleringsdata.
Zhang m.fl. REF utökar denna visualisering och ger fysisk tolkning i samband med flödesvisualisering, när den asymmetriska tensoren är hastighetsgradient tensor.
Asymmetric Tensor Analysis for Flow Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}