Abstract-Användningen av storskaliga vetenskapliga simuleringar som kan representera fysiska system som använder både partikel- och volymdata samtidigt blir allt populärare eftersom var och en av dessa referensramar har en inneboende uppsättning fördelar när man studerar olika fenomen. Dessutom, att kunna studera den dynamiska utvecklingen av denna tid varierande datatyper är en integrerad del av nästan alla vetenskapliga strävanden. De tekniker som forskarna har tillgång till begränsar dem dock i allmänhet till att studera varje referensram separat, vilket gör det svårt att dra kopplingar mellan de två. I detta arbete presenterar vi en ny metod för att utforska funktioner som kan användas för att undersöka spatio-temporala mönster i båda datatyperna samtidigt. Mer specifikt fokuserar vi på hur spatio-temporala undergrupper kan identifieras från båda referensramarna, och utveckla nya sätt att visuellt presentera den inbäddade informationen för en användare på ett intuitivt sätt. Vi demonstrerar effektiviteten i vår metod med hjälp av fallstudier av verkliga vetenskapliga dataset och illustrerar de nya typer av prospektering och analyser som kan uppnås genom denna teknik.
Nyligen, Sauer et al. REF införde en ny metod för att undersöka spatiotemporala egenskaper i både partikel- och volymdata samtidigt.
Spatio-Temporal Feature Exploration in Combined Particle/Volume Reference Frames
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}