Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Singular Value Decomposition used for compression of results from the Finite Element Method

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Singular Value Decomposition used for compression of results from the Finite Element Method

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A complex finite element analysis can produce large amount of data that is problematic to post-process in reasonable time. This paper describes application of Singular Value Decomposition (SVD) to the compression of results from finite element solvers. Although the idea of image compression method is an inspiration for this research work, the SVD compression algorithm used for compression of images cannot be directly used for FEM results. Differences and implementation challenges are discussed in the text. Quality of approximation is more important in scientific field than in computer graphics where the most significant factor is the human perception of the resulting image. Error estimation methods used during compression of finite element results are presented. The focus is also on the algorithm performance. SVD is a very computational intensive method. Therefore, various optimization techniques were investigated, e.g. randomized SVD. The method leads to the lower memory consumption, 10% of the original size or less, with negligible compression error.

  • Název v anglickém jazyce

    Singular Value Decomposition used for compression of results from the Finite Element Method

  • Popis výsledku anglicky

    A complex finite element analysis can produce large amount of data that is problematic to post-process in reasonable time. This paper describes application of Singular Value Decomposition (SVD) to the compression of results from finite element solvers. Although the idea of image compression method is an inspiration for this research work, the SVD compression algorithm used for compression of images cannot be directly used for FEM results. Differences and implementation challenges are discussed in the text. Quality of approximation is more important in scientific field than in computer graphics where the most significant factor is the human perception of the resulting image. Error estimation methods used during compression of finite element results are presented. The focus is also on the algorithm performance. SVD is a very computational intensive method. Therefore, various optimization techniques were investigated, e.g. randomized SVD. The method leads to the lower memory consumption, 10% of the original size or less, with negligible compression error.

Klasifikace

  • Druh

    Jimp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20102 - Construction engineering, Municipal and structural engineering

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Advances in Engineering Software

  • ISSN

    0965-9978

  • e-ISSN

    1873-5339

  • Svazek periodika

    117

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    8-17

  • Kód UT WoS článku

    000424948400002

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85039989129

Základní informace

Druh výsledku

Jimp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

Jimp

OECD FORD

Construction engineering, Municipal and structural engineering

Rok uplatnění

2018