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Slicing multi-dimensional spaces

Thomas Diarmaid Torsney-Weir

Art der Arbeit

Dissertation

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Informatik

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Dr.-Studium der technischen Wissenschaften (Dissertationsgebiet: Informatik)

Betreuer*in

Torsten Möller

Mitbetreuer*in

Michael Sedlmair

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DOI

10.25365/thesis.51483

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-27648.20932.603765-0

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Kontinuierliche Daten machen einen großen Teil der physikalischen Daten aus und zahlreiche Phänomene, die man untersuchen möchte werden von unterschiedlichen Faktoren beeinflusst. Um diese Phänomene zu verstehen, müssen mehrdimensionale kontinuierliche Daten untersucht werden. Die visuelle Analyse solcher Phänomene kann viele Erkenntnisse liefern. Es stellt sich jedoch die Frage, wie man etwas in mehr als drei Dimensionen auf einem 2D-Bildschirm darstellen soll. Ein Großteil der Analysetools für hochdimensionale Daten (mehr als drei Dimensionen) konzentriert sich auf diskrete Daten. Diese Methoden können jedoch nicht die gesamte Bandbreite des kontinuierlichen Prozesses darstellen. Die meisten Methoden zur Visualisierung kontinuierlicher Daten konzentrieren sich entweder auf ein bestimmtes Gebiet oder eine bestimmte Aufgabe (z.B. Optimierung). Im Rahmen dieser Dissertation suche ich nach Möglichkeiten, um Universaltools zur Analyse von mehrdimensionalen kontinuierlichen Daten zu schaffen. Dies tue ich mittels vier wesentlicher Problemlösungsschritte. Erstens führe ich eine Task Tax- onomy für mehrdimensionale kontinuierliche Daten ein. Zweitens untersuche ich die Verwendung von 1D-Scheiben, um mehrdimensionale kontinuierliche Funktio- nen zu verstehen. Drittens entwickelte ich einen Algorithmus, um 2D-Scheiben von Simplical Meshes zu erzeugen. Somit konnte ich zeigen, wie diese zum Begreifen von Formen genutzt werden können. Viertens habe ich einen Algorithmus entwickelt, um Scheiben in interaktiver Zeit zu erzeugen. Dieser Algorithmus macht sich die regelmäßige Geometrie des mehrdimensionalen Raumes zu Nutze, sowie die GPU- Architektur eines modernen Computers. Die Ergebnisse dieser Arbeit können als Basis für Forschungen an Methoden direkter Visualisierung von mehrdimensionalen kontinuierlichen Daten genutzt wer- den. Mit dieser Arbeit habe ich eine Diskussion über die damit verbundenen Auf- gaben begonnen sowie konkrete Beispiele dafür gegeben, wie die Visualisierungen anhand dieser Aufgaben beurteilt werden können. Ich hoffe, dass die Ergebnisse dieser Arbeit zu weiteren Forschungen an allgemeinen Methoden zur Visualisierung von mehrdimensionalen kontinuierlichen Daten führen.

Abstract

(Englisch)

Many physical data are continuous and many phenomena that we want to study are influenced by a number of factors. To understand these phenomena we need to ex- amine multi-dimensional continuous data. Visual analysis of these phenomena can lead to many insights. However, the question remains of how to visualize something in more than three dimensions on a 2D screen. Most of the higher (i.e. more than three) dimensional data analysis tools have focused on discrete data. These methods cannot represent the full richness of the continuous process. Most continuous data vi- sualization methods focus on either a particular domain area or a particular task (e.g. optimization). In this thesis I explore the possibilities of creating general-purpose tools for multi- dimensional continuous data analysis. I do this through four key developments. First, I introduce a task taxonomy for continuous multi-dimensional data. Second, I in- vestigated the use of 1D slices to understand multi-dimensional continuous functions. Third, I developed an algorithm to generate 2D slices of simplical meshes and demon- strated how these can be used to understand shapes. Forth, I developed an algoritm to render slices in interactive time. The algorithm takes advantage of regular ge- ometry of the multi-dimensional space as well as the GPU architecture on a modern computer. The results of this work can be used as a basis for research on direct visualization methods of multi-dimesnsional continuous data. Through this work, I have started a discussion of the tasks involved and given concrete examples of how visualizations can be evaluated based on these tasks. My hope is that these developments will herald additional research on general methods for multi-dimensional continuous data visualization.

Autor*innen

Thomas Diarmaid Torsney-Weir

Haupttitel (Englisch)

Slicing multi-dimensional spaces

Paralleltitel (Deutsch)

Teilen mehrdimensionale Räume

Publikationsjahr

2018

Umfangsangabe

xi, 138 Seiten : Illustrationen, Diagramme

Sprache

Englisch

Beurteiler*innen

Eduard Gröller ,

Anders Ynnerman

Klassifikation

54 Informatik > 54.73 Computergraphik

AC Nummer

AC15353035

Utheses ID

45468

Studienkennzahl

UA | 786 | 880 | |

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