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J-GLOBAL ID：202102217584944575   整理番号：21A1071587

多変量点別情報駆動データサンプリングと可視化【JST・京大機械翻訳】

Multivariate Pointwise Information-Driven Data Sampling and Visualization

著者 (3件)： Dutta Soumya ,  Biswas Ayan ,  Ahrens James
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 21  号： 7  ページ： 699  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代のスーパーコンピュータの計算能力の増加に伴い,科学的シミュレーションから生成されたデータのサイズは急速に成長している。結果として,応用科学者は,重要なデータ特性を維持しながら,大規模多変量時空間データセットを縮小できる効果的なデータ要約技術を必要とし,それにより,削減されたデータが,十分な精度を有する多重変数を含むドメイン特異的クエリに答えることができるように,重要なデータ特性を保存することができる。複雑な科学的事象を分析する一方で,ドメインエキスパートは,データ特徴の特性をより良く理解するために,2つ以上の変数をしばしば分析し,可視化する。したがって,データ要約技法は,詳細に多重変数関係を分析するのに必要であり,次に,複数の変数を含む重要な特徴を縮小データで保存するようなデータ削減を実行する。これを達成するために,本研究では,複数の変数を考慮したデータポイントの統計的相関を定量化し,マルチ変数間の統計的相関を保存するサブサンプルデータを生成する,ポイントワイズ情報理論的測度を利用する統計的データ要約を行うためのデータサブサンプリングアルゴリズムを提案した。そのような縮小サンプリングデータを用いて,多変量特徴質問と解析を効果的に行うことができることを示した。提案した多変量会合駆動サンプリングアルゴリズムの有効性を,いくつかの科学的データセットに適用して提示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  情報理論 ,  測度 ,  計算機シミュレーション ,  *可視化 ,  多重化 ,  統計データ ,  有効性 ,  スーパコンピュータ
準シソーラス用語： サブサンプリング ,  クエリー ,  データサンプリング ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 多変量サンプリング ,  情報理論 ,  点別相互情報(PMI) ,  全相関 ,  特異的相関 ,  統計的分布 ,  データ削減 ,  質問駆動可視化

分類 (2件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (72件)：

• Ahern, S.; Shoshani, A.; Ma, K.L.; Choudhary, A.; Critchlow, T.; Klasky, S.; Pascucci, V.; Ahrens, J.; Bethel, E.; Childs, H. Scientific Discovery at the Exascale. In Proceedings of the The DOE ASCR 2011 Workshop on Exascale Data Management, Houston, TX, USA, 22-23 February 2011.
• Childs, H. Data Exploration at the Exascale. Supercomput. Front. Innov. 2015, 2, 5-13.
• Ahrens, J.; Jourdain, S.; OLeary, P.; Patchett, J.; Rogers, D.H.; Petersen, M. An Image-Based Approach to Extreme Scale in Situ Visualization and Analysis. In Proceedings of the SC14: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, New Orleans, LA, USA, 16-21 November 2014; pp. 424-434.
• Nouanesengsy, B.; Woodring, J.; Patchett, J.; Myers, K.; Ahrens, J. ADR visualization: A generalized framework for ranking large-scale scientific data using Analysis-Driven Refinement. In Proceedings of the 2014 IEEE 4th Symposium on Large Data Analysis and Visualization (LDAV), Paris, France, 9-10 November 2014; pp. 43-50.
• Tikhonova, A.; Correa, C.D.; Ma, K. Explorable images for visualizing volume data. In Proceedings of the 2010 IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis), Taipei, Taiwan, 2-5 March 2010; pp. 177-184.

タイトルに関連する用語 (3件)： 多変量 ,  データサンプリング ,  可視化