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J-GLOBAL ID：202002225200244567   整理番号：20A1101907

大規模N体宇宙論シミュレーションのその場解析と可視化のための分布ベース粒子データ低減【JST・京大機械翻訳】

Distribution-based Particle Data Reduction for In-situ Analysis and Visualization of Large-scale N-body Cosmological Simulations

著者 (8件)： Li Guan (Chinese Academy of Sciences,Computer Network Information Center) ,  Xu Jiayi (The Ohio State University) ,  Zhang Tianchi (Chinese Academy of Sciences,National Astronomical Observatories) ,  Shan Guihua (Chinese Academy of Sciences,Computer Network Information Center) ,  Shen Han-Wei (The Ohio State University) ,  Wang Ko-Chih (National Taiwan Normal University) ,  Liao Shihong (Chinese Academy of Sciences,National Astronomical Observatories) ,  Lu Zhonghua (Chinese Academy of Sciences,Computer Network Information Center)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PacificVis  ページ： 171-180  発行年： 2020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： 宇宙論的N体シミュレーションは,宇宙の進化を研究するための科学者にとって重要なツールである。計算パワーの増加によって,高い時空忠実度の粒子のビリオンは,スーパーコンピュータによってシミュレーションすることができた。しかし,限られた計算機貯蔵は,解析のためのシミュレーション出力の小さな部分集合を保持することができ,それは基礎となる宇宙論的現象の理解を困難にする。この問題を軽減するために,大規模非構造化粒子データのためのその場データ低減法を設計した。データ生成段階の間に,確率分布を利用することによりデータを低減するために,結合k次元分割とGauss混合モデルアプローチを用いた。確率分布モデルの品質を調べるためのモデル評価基準を提供し,低品質モデルの同定と改善を可能にした。その場処理の後に,粒子データサイズは大いに減少して,それはドメイン専門家からの要求を満たした。再構成データの天文学的属性と可視化を生データと比較することによって,著者らのin situ粒子データ低減技術の有効性を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *宇宙論 ,  *シミュレーション ,  確率分布 ,  *可視化 ,  再構成 ,  計算機械 ,  *宇宙空間 ,  有効性 ,  スーパコンピュータ ,  ビリオン
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  データ生成 ,  生データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  宇宙論 ,  シミュレーション ,  解析 ,  可視化 ,  分布