Efficient Simple Large Scattered 3D Vector Fields Radial Basis Functions Approximation Using Space Subdivision

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F19%3A43955678" target="_blank" >RIV/49777513:23520/19:43955678 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-24289-3_25" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-24289-3_25</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-24289-3_25" target="_blank" >10.1007/978-3-030-24289-3_25</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Efficient Simple Large Scattered 3D Vector Fields Radial Basis Functions Approximation Using Space Subdivision

Popis výsledku v původním jazyce

The Radial basis function (RBF) approximation is an efficient method for scattered scalar and vector data fields. However its application is very difficult in the case of large scattered data. This paper presents RBF approximation together with space subdivision technique for large vector fields. For large scattered data sets a space subdivision technique with overlapping 3D cells is used. Blending of overlapped 3D cells is used to obtain continuity and smoothness. The proposed method is applicable for scalar and vector data sets as well. Experiments proved applicability of this approach and results with the tornado large vector field data set are presented.

Název v anglickém jazyce

Efficient Simple Large Scattered 3D Vector Fields Radial Basis Functions Approximation Using Space Subdivision

Popis výsledku anglicky

The Radial basis function (RBF) approximation is an efficient method for scattered scalar and vector data fields. However its application is very difficult in the case of large scattered data. This paper presents RBF approximation together with space subdivision technique for large vector fields. For large scattered data sets a space subdivision technique with overlapping 3D cells is used. Blending of overlapped 3D cells is used to obtain continuity and smoothness. The proposed method is applicable for scalar and vector data sets as well. Experiments proved applicability of this approach and results with the tornado large vector field data set are presented.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA17-05534S" target="_blank" >GA17-05534S: Meshless metody pro vizualizaci velkých časově-prostorových vektorových dat</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Computational Science and Its Applications – ICCSA 2019

ISBN

978-3-030-24288-6

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

14

Strana od-do

337-350

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Saint Petersburg University, Saint Petersburg

Datum konání akce

1. 7. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—