77328

IMPROVING THE DEVELOPMENT OF VISUALIZATION SOFTWARE

Научная статья

Информатика, кибернетика и программирование

Visuliztion helps to interpret results of vrious stges of clcultions. However there is problem of developing of visuliztion tools exist. To explin tht let’s see which types of visuliztion tools re: Universl visuliztion systems cpble to disply visul objects of vrious clsses.

Английский

2015-02-02

30.5 KB

0 чел.

IMPROVING THE DEVELOPMENT

OF VISUALIZATION SOFTWARE

P.A.Vasev

IMM UrB RAS, Ekaterinburg

Computer graphics is used in many research projects which include numeric modeling. Visualization helps to interpret results of various stages of calculations. However, there is a problem of developing of visualization tools exist. To explain that, let’s see which types of visualization tools are:

  1.  Universal visualization systems, capable to display visual objects of various classes. For example, ParaView and AVS.
  2.  Specialized visualization systems, capable to display visual objects from subject domain of computing experiment or specific type. For example:: IVS 3D (geo-information), VENUS (molecular structures), VolVis (any three-dimensional arrays).
  3.  Custom visualization tools created for the given user (case).

Systems from classes (1) and (2) are good that allow to perform visualization of user’s data quickly. Thus systems from class (1) can even play a role of "a silver bullet» and act as uniform solution for all needs. However a drawback of such systems is that they are superfluous by the nature, possess the overloaded interface, and do not consider all nuances of the research project that leads to additional actions and time expenses for the user.

The best case for any user is the custom system created for his project and data, considering all user’s inquiries and wishes. However the development of systems from a class (3) is difficult, expensive and long process. The main reason is that development of such systems is conducted practically «from zero».

During development, a wide range of tasks is performed:

– selection of an execution environment (MFC, .NET Forms, VCL, Qt etc.),

– choice of graphic library (OpenGL, DirectX etc.) or rendering environment (VTK, OGRE, Open Inventor etc.),

– implementations of algorithms of rendering and interaction for required visual objects,

– programming of the windowing interface and so on.

To solve all the spectrum of these tasks skilled experts are involved, spending their time for these seem routine problems.

As a result of long-term work and creation of several dozens of custom systems of visualization the new vision had emerged. This is a vision of the environment which could simplify the solution of stated technical problems considerably. The given environment should comprise following features:

  1.  The expansible graphics kernel capable to display various visual objects - from primitive things (like axis, triangles, surfaces) to high-level objects (grids, graphs, solid data).
  2.  The expansible data processing kernel, for example for construction of isosurfaces, performing a filtration, features detection and so on.
  3.  Build-in scripting language to manage the environment. This includes data loading and processing, creation and management of visual objects, interaction with the user and so on.
  4.  Possibility to adjust any aspect of GUI, including placement of control elements of visualization parameters and other controls to interact with the internal scripts (3).

Creation of the similar environment will allow reducing essentially the resources demanded on working out custom systems of visualization. A developer can implement loading of any data in the built in scenario language, designate visual objects in the same language, expand capabilities of the environment with new visual objects, adjust the GUI and so on.

Thus, the development of visualization systems converts from the difficult project including set of routine technical problems, to process of adjustment, adaptation and expansion of the standard environment.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

33922. Закономерные изменения частот за счет изменения варьирующего признака в вариационных рядах 12.67 KB
  Главной задачей анализа вариационных рядов является выявление закономерностей распределения и характера распределения. Тип закономерности распределения это отражение в вариационных рядах общих условий определяющих распределение в однородной совокупности. Следовательно должна быть построена кривая распределения.
33923. Виды дисперсий. Правило сложения дисперсий 23.06 KB
  Правило сложения дисперсий Вариация признака происходит в резте влияния на него различных факторов. Признакам на вариации под влиянием осн. Отклонение индивидуальных значений результативного признака от ср.значения результативного признака для всей совокупности можно представить как сумму отклонений где i текущий номер признака общей совти; j – текущий номер группы в интером ряду распределения; среднее значение результативного признака в jгруппе.
33924. Использование показателей вариации в анализе взаимосвязей социально-экономических явлений 15.36 KB
  Эмпирическое корреляционное отношение характеризует тесноту связи; рассчитывается как корень квадратный из эмпирического коэффициента детерминации Оба показателя находятся в пределах от 0 до 1 при этом чем ближе показатели к 1 тем связь между изучаемыми признаками теснее. Для оценки тесноты связи с помощью корреляционного отношения можно воспользоваться шкалой Чеддока: 0103связь слабая 0305связь умеренная 0507связь заметная 0709связь тесная 09099связь весьма тесная.
33925. Теоретические основы выборочного наблюдения 12.04 KB
  Теоретические основы выборочного наблюдения. Выборочное наблюдение относится к несплошному виду наблюдения. Преимущества выборочного наблюдения: экономия средств оперативность получения результатов возможность расширения программы наблюдения возможность проверки качества продукции которая при этом уничтожается высокая достоверность результатов. Совокупность которая получилась в результате отбора единиц для наблюдения наз.
33926. Простая случайная выборка 12.98 KB
  Простая случайная выборка отбор единиц из генеральной совокупности путем случайного отбора но при условии вероятности выбора любой единицы из генеральной совокупности.возвращается в генер. не возвращается в генеральную совокупность. Характеристика генер.
33927. Понятие и виды рядов динамики. Требования к рядам динамики 13.07 KB
  Понятие и виды рядов динамики. Требования к рядам динамики. Ряд динамики ряд стат. Ряд динамики характеризуют 2 элемента: показатель времени t и уровни ряда y – числовая характеристика изучаемого явления.
33929. Методы прогнозирования разновидность математических методов прогнозирования, позволяющих построить динамические ряды на перспективу 12.01 KB
  Методы прогнозирования разновидность математических методов прогнозирования позволяющих построить динамические ряды на перспективу. Статистические методы прогнозирования охватывают разработку изучение и применение современных математикостатистических методов прогнозирования на основе объективных данных в том числе непараметрических методов наименьших квадратов с оцениванием точности прогноза адаптивных методов методов авторегрессии и других; развитие теории и практики вероятностностатистического моделирования экспертных методов...
33930. Индексы 13.21 KB
  За базу сравнения могут приниматься плановые показатели если необходимо использовать индексы как показатели выполнения плана По степени охвата элементов явления индексы делят на индивидуальные и общие сводные. Индивидуальные индексы i это индексы которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности. Если индексы охватывают только часть явления то их называют групповыми. В зависимости от способа изучения общие индексы могут быть построены или как агрегатные от лат.