A New Approach to Vector Field Interpolation, Classification and Robust Critical Points Detection Using Radial Basis Functions

dc.contributor.authorSkala, Václav
dc.contributor.authorŠmolík, Michal
dc.date.accessioned2019-11-18T11:00:25Z
dc.date.available2019-11-18T11:00:25Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractVizualizace vektorových polí hraje důležitou roli v mnoha aplikacích. Vektorová pole mohou být popsána diferenciálními rovnicemi. Pro klasifikaci nulových bodů, tj. Bodů, kde je derivace nula, jsou použity. Avšak pokud jsou data vektorových polí uváděna v diskrétní formě, např. pomocí dat získaných simulací nebo měření je zjištění kritických bodů obtížné kvůli obrovskému množství dat, které mají být zpracovány, a obvykle se používá rozdílná forma. Tento příspěvek popisuje nový přístup k detekci a vyhodnocování nulových bodů ve vektorových polích, což umožňuje kompresi dat a snadnější vizualizaci základního chování. Přístup je založen na implicitní formě reprezentace vektorových polí.cs
dc.description.abstract-translatedVisualization of vector fields plays an important role in many applications. Vector fields can be described by differential equations. For classification null points, i.e. points where derivation is zero, are used. However, if vector field data are given in a discrete form, e.g. by data obtained by simulation or a measurement, finding of critical points is difficult due to huge amount of data to be processed and differential form usually used. This contribution describes a new approach for vector field null points detection and evaluation, which enables data compression and easier fundamental behavior visualization. The approach is based on implicit form representation of vector fields.en
dc.format7 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationSKALA, V., ŠMOLÍK, M. A New Approach to Vector Field Interpolation, Classification and Robust Critical Points Detection Using Radial Basis Functions. In: Cybernetics and Algorithms in Intelligent Systems. CSOC2018 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham: Springer, 2019. s. 109-115. ISBN 978-3-319-91191-5 , ISSN 2194-5357.en
dc.identifier.doi10.1007/978-3-319-91192-2_12
dc.identifier.isbn978-3-319-91191-5
dc.identifier.issn2194-5357
dc.identifier.obd43924673
dc.identifier.uri2-s2.0-85048039975
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/35938
dc.language.isoenen
dc.project.IDGA17-05534S/Meshless metody pro vizualizaci velkých časově-prostorových vektorových datcs
dc.project.IDSGS-2016-013/Pokročilé grafické a výpočetní systémycs
dc.publisherSpringeren
dc.relation.ispartofseriesCybernetics and Algorithms in Intelligent Systems. CSOC2018 2018. Advances in Intelligent Systems and Computingen
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© Springeren
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.subjectkritické bodycs
dc.subjectklasifikace vektorového polecs
dc.subjectaproximace topologie vektorových polcs
dc.subjectzískávání datcs
dc.subjectvizualizacecs
dc.subjectradiální bázové funkce RBFcs
dc.subjectinterpolace, aproximacecs
dc.subject.translatedcritical pointsen
dc.subject.translatedvector field classificationen
dc.subject.translatedvector field topologyen
dc.subject.translatedapproximationen
dc.subject.translateddata acquisition visualizationen
dc.subject.translatedradial basis functions RBFen
dc.subject.translatedInterpolationen
dc.subject.translatedapproximationen
dc.titleA New Approach to Vector Field Interpolation, Classification and Robust Critical Points Detection Using Radial Basis Functionsen
dc.title.alternativeNový přístup k interpolaci vektorových polí, klasifikaci a robustní detekci kritickým bodům s využitím radiálních bázových funkcícs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen

Files