De dynamiska aspekterna av fysikaliska och kemiska processer är avgörande för utvecklingen av många vetenskaper. Den senaste vetenskapliga datatekniken möjliggör noggrann numerisk modellering av många fysikaliska och kemiska processer inom deras rumsliga och tidsmässiga områden. Men ett allt mer utmanande problem forskare måste möta är hur man effektivt utforska och förstå de resulterande tidsvarierande volymdata som är stor i rymden (från 100 miljoner till en miljard voxels), tid (hundratals till tusentals tidssteg) och variabel domän (från fem till över 100 variabler). Vetenskapsmännens förmåga att visualisera tidsvarierande fenomen är absolut nödvändig för att säkerställa korrekt tolkning och analys, framkalla insikter och förmedla dessa insikter till andra. Till exempel, genom att på lämpligt sätt återge en tidsförändrande datauppsättning, kan forskare producera en animationssekvens som illustrerar hur utvalda underliggande strukturer i data utvecklas över tiden. I synnerhet låter interaktiv visualisering forskare fritt utforska de rumsliga och timliga domänerna i både variabelt utrymme och visualisering parameterutrymme. Figur 1 visar utvalda tidssteg från visualiseringen av en turbulent jet data uppsättning. Figuren visar forskarnas förmåga att interaktivt utforska data och härleda visualiseringar som tydligt separerar vortices med positiva och negativa värden. För att uppnå nödvändig interaktivitet måste en visualiseringslösnings design ta hänsyn till hårdvarubegränsningar. Hur snabbt kan en sekvens av tidssteg överföras till renderingsmotorn, och hur kan vi påskynda renderingsberäkningarna? Tillgängligheten av textur hårdvara stöd för volym rendering möjliggör realtid volymvisualisering. 1 Men den rena storleken på en datauppsättning från en samtida vetenskaplig applikation kan lätt överväldiga texturminnet utrymme för en typisk grafik-acceleration kort avsedd för videospel.
En sammanfattning av några andra tekniker som fokuserar på tidsvarierande volymvisualisering finns i REF.
VISUALIZING TIME-VARYING VOLUME DATA
{'venue': 'Comput. Sci. Eng.', 'journal': 'Comput. Sci. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}