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数值模拟是宇宙学中重要的研究方法,可以帮助科学家了解宇宙演化过程和验证理论模型.可视化是分析模拟数据最有效的手段之一,通过对模拟数据的可视化和交互式探索可以极大提高科学家的分析效率.随着超级计算机的发展和宇宙学理论的不断完善,数值模拟的规模越来越大并且精度越来越高,这对可视化产生了多种分析需求和数据处理挑战.本文概述了宇宙数值模拟中可视化的主要方法,并且通过多个研究案例展示了可视化方法在宇宙模拟数据分析中的作用.最后,本文总结了当前研究的热点和面临的挑战. 相似文献
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中尺度涡是海洋中一种特殊的中尺度现象,对人类活动和海洋科学有着重要意义.海洋物理中对中尺度涡的检测通常依赖由专家预定义或调整的参数,无法保证准确度;或者对全部海洋数据逐点扫描判断,耗时较长.此外,中尺度涡的时空统计数据繁杂,整理和分析工作量巨大且无法较好展示相关信息.本文提出了一种基于深度学习目标检测的海洋中尺度涡检测算法,可达到较高的识别精确率和查全率,避免了阈值选取对中尺度涡检测的影响,大大提高了检测速度;并设计中尺度涡时空特征及海洋信息协同可视化系统,对中尺度涡进行交互式展示和分析,满足对涡旋的统计信息、特征分布和属性关联进行洞察、说明和相关性分析的需求. 相似文献
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