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J-GLOBAL ID：201702266642457526   整理番号：17A1400313

価値に基づく空間分布を用いた大規模データの統計的可視化と解析【Powered by NICT】

Statistical visualization and analysis of large data using a value-based spatial distribution

著者 (5件)： Wang Ko-Chih (The Ohio State University, United States of America) ,  Kewei Lu (The Ohio State University, United States of America) ,  Wei Tzu-Hsuan (The Ohio State University, United States of America) ,  Shareef Naeem (The Ohio State University, United States of America) ,  Shen Han-Wei (The Ohio State University, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PacificVis  ページ： 161-170  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シミュレーションから作成し,現代のスーパーコンピュータ上で計算された大規模科学データセットのサイズは速いペースで成長を続けている。困難な課題は,商品ハードウェア上でこれらの難治性データセットを解析し,可視化することである。研究の最近の有望な分野は,データセットに代わる非常に減少メモリーフットプリントへのスカラー情報をまとめた分布に基づく代理表現することである。提案された表現はデータセットを分割局所ブロックに,各ブロックは重要な統計的情報,ヒストグラムなどを保持する。重要な欠点は,ブロックにおけるスカラー値を表す分布は空間情報を欠くことである。これは可視化アルゴリズムにおける大きな誤差として現れた。位置情報を用いたブロック状分布に基づく表現を拡張することにより新しい統計表現,価値に基づく空間分布を示した。空間とスカラー空間からの情報は与えられた空間位置でのデータ値を正確に推定するためのBayes則を用いて結合した。表現はGauss混合モデルを用いた小型である。は,筆者らのアプローチはデータの重要な特徴を維持し,不確実性を緩和できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *可視化 ,  ヒストグラム ,  スーパコンピュータ ,  *空間分布 ,  不確実性 ,  ハードウェア ,  アルゴリズム ,  スカラー ,  位置情報
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  空間情報 ,  *大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 価値 ,  空間分布 ,  大規模データ ,  統計 ,  可視化 ,  解析