【24h】

Distance measure in vortex visualization

机译:涡旋可视化中的距离测量

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摘要

How to define neighbors in the feature space is important to visualization. Neighbors based not only on physical attributes but also on the feature attributes will provides a criterion to reduce complexity. We compare several distance measure methods in vortex visualization. These methods include λ2 distance, Δ distance, Q distance, Γ2 distance and normalized Euclidean distance of physical data from dataset. We compare these distance measure methods on three kinds of data samples from some fluid dynamic data set. We aim to find a measure to determine feature neighbors in flow data.
机译:如何定义要素空间中的邻居对可视化非常重要。 邻居不仅基于物理属性,还基于特征属性,还提供了减少复杂性的标准。 我们比较涡旋可视化中的几种距离测量方法。 这些方法包括λ 2距离,Δ 距离,q距离,Γ 2个与数据集的物理数据的距离和归一化欧几里德距离。 我们将这些距离测量方法与来自一些流体动态数据集的三种数据样本进行比较。 我们的目标是找到一种测量来确定流数据中的特征邻居。

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