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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　科學(xué)計(jì)算可視化（Scientific Visualization，SciVis）是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的一個(gè)重要研究方向，是圖形科學(xué)的新領(lǐng)域。隨著計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)，科學(xué)數(shù)據(jù)中使用的物理模型以及模擬空間的大小都在不斷提高。本書(shū)嘗試性地將機(jī)器學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算可視化中，大大提高了數(shù)據(jù)中特征識(shí)別的魯棒性和準(zhǔn)確率，同時(shí)結(jié)合流場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的具體實(shí)現(xiàn)，詳細(xì)闡述這兩個(gè)領(lǐng)域結(jié)合的理論和存在的關(guān)鍵問(wèn)題。本書(shū)內(nèi)容主要包括：科學(xué)計(jì)算可視化的內(nèi)容、技術(shù)現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論，使用Boosting和CAVIAR兩種方法進(jìn)行科學(xué)計(jì)算可視化的理論和方法等。本書(shū)可作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)或非計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生科學(xué)計(jì)算可視化課程的參考書(shū)，也可作為從事流場(chǎng)數(shù)值模擬和流場(chǎng)可視化技術(shù)的研究或開(kāi)發(fā)人員的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　張麗，博士，齊魯工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院，2009年9月―2010年2月，美國(guó)密西西比州立大學(xué)航空航天系訪問(wèn)學(xué)者，2010年3月―2011年8月，美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院訪問(wèn)學(xué)者。2014年至今，主要講授面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等課程。

圖書(shū)目錄

目錄
第1章概述\t1
1．1 科學(xué)計(jì)算可視化簡(jiǎn)介\t1
1．1．1 標(biāo)量場(chǎng)可視化\t3
1．1．2 向量場(chǎng)可視化\t3
1．1．3 張量場(chǎng)可視化\t5
1．2 流場(chǎng)可視化\t7
1．2．1 流場(chǎng)可視化的流程\t7
1．2．2 流場(chǎng)可視化的特點(diǎn)\t8
1．2．3 流場(chǎng)可視化的分類\t9
1．2．4 流場(chǎng)可視化技術(shù)\t13
1．3 可視化開(kāi)發(fā)工具VTK\t14
1．3．1 VTK簡(jiǎn)介\t14
1．3．2 VTK環(huán)境搭建\t18
1．3．3 VTK與MFC\t21
第2章流場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)象及流場(chǎng)特性\t25
2．1 數(shù)據(jù)模型\t25
2．2 數(shù)據(jù)類型\t29
2．2．1 標(biāo)量數(shù)據(jù)\t29
2．2．2 向量數(shù)據(jù)\t30
2．2．3 張量數(shù)據(jù)\t30
2．3 數(shù)據(jù)格式\t31
2．3．1 PLOT3D\t32
2．3．2 VTK\t34
2．3．3 OBJ\t37
2．4 本章小結(jié)\t39
第3章流場(chǎng)基礎(chǔ)特征可視化\t41
3．1 湍流\t41
3．1．1 湍流的定義和特征\t41
3．1．2 湍流的特征量和特征尺度\t43
3．1．3 湍流的運(yùn)動(dòng)方式\t44
3．2 湍流的模擬\t44
3．3 漩渦特征識(shí)別方法\t45
3．3．1 漩渦檢測(cè)\t45
3．3．2 基于速度梯度張量的檢測(cè)方法\t49
3．3．3 局部極值方法\t52
3．3．4 粒子追蹤\t54
3．3．5 其他方法\t61
3．4 本章小結(jié)\t63
第4章交互式流體可視化\t65
4．1 交互式可視化\t65
4．1．1 修改類交互\t65
4．1．2 基于選擇的交互\t66
4．2 專家數(shù)據(jù)的獲取\t67
4．3 本章小結(jié)\t77
第5章機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)流場(chǎng)可視化\t79
5．1 方法概述\t79
5．1．1 數(shù)據(jù)讀取\t79
5．1．2 數(shù)據(jù)分析\t81
5．1．3 數(shù)據(jù)過(guò)濾\t85
5．1．4 數(shù)據(jù)映射和渲染\t86
5．2 閾值的選取\t88
5．3 特征距離\t93
5．4 本章小結(jié)\t99
第6章 Boosting與漩渦檢測(cè)\t101
6．1 基本的Boosting增強(qiáng)算法\t101
6．2 改進(jìn)的Boosting增強(qiáng)算法\t106
6．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析\t107
6．4 本章小結(jié)\t116
第7章 CAVIAR與漩渦檢測(cè)\t117
7．1 CAVIAR算法概述\t117
7．2 CAVIAR算法優(yōu)化\t118
7．3 參數(shù)設(shè)定與交叉驗(yàn)證\t122
7．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析\t125
7．5 本章小結(jié)\t129
參考文獻(xiàn)\t130