Skaler Büyüklük – Analizi Yaptırma Fiyatları – Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Analizi Yaptırma – Ücretli Yazılım Yaptırma
Skaler Büyüklük
Hacim ve izo-yüzey oluşturma yöntemleri 3B skaler veriler içindir. Bir voksel (hacim pikseli), (x, y, z) koordinatları ve bir yoğunluk veya renk değeri olan bir 3B skaler veridir. Vektör Verileri, skaler ve boyut değerlerine ek olarak yönler içerir. Yönleri göstermek için çizgi parçaları, oklar, akım çizgileri ve animasyonlar kullanıyoruz.
•Hacim oluşturma veya görselleştirme, bir dizi 2B skaler veriden anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. İnsan vücudunun bir dizi 2 boyutlu görüntü dilimleri, bir 3 boyutlu hacim modelinde yeniden yapılandırılabilir ve teşhis amacıyla veya tedavi veya ameliyatın planlanması için görselleştirilebilir.
Örneğin, bir dizi Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) dilimleri veya Bilgisayarlı Tomografi (CT) gibi bir dizi hacimsel veri, ışınları hacim boyunca ateşleyerek ve vokselleri ışınlar boyunca karıştırarak bir 2D X-ışını görüntüsüne karıştırılabilir. Bu oldukça maliyetli bir işlemdir ve harmanlama yöntemleri değişiklik gösterir.
Hacim oluşturma kavramı aynı zamanda verilen veri dilimlerinden konturları çıkarmaktır. Bir izo-yüzey, bir hacim içinde üçgen şeritler veya daha yüksek dereceli yüzey yamaları ile temsil edilen 3B sabit yoğunluklu bir yüzeydir. Örneğin, MRI dilimlerinden oluşan bir destedeki kemiklerin yüzeyindeki voksellerin aynı yoğunluk değerine sahip olduğu görülmektedir.
• Türbülans veya plazma çalışmalarından yeni kanatların veya jet nozüllerinin tasarımına kadar, akış görselleştirme, bilimsel görselleştirmedeki araştırma çabalarının çoğunu motive eder. Akış verileri çoğunlukla 3B vektörler veya yüksek boyutlu tensörlerdir. Akış görselleştirmenin ana zorluğu, çok değişkenli veri setlerini görselleştirmenin yollarını bulmaktır. Renkler, oklar, parçacıklar, çizgi kıvrımları, dokular, yüzeyler ve hacimler, sıvı akışlarının farklı yönlerini (hızlar, basınçlar, akım çizgileri, çizgiler, girdaplar, vb.) temsil etmek için kullanılır.
•Fizik ve doğa bilimlerinden elde edilen büyük veri setlerinin görsel sunumu ve incelenmesi, genellikle terabayt veya gigabayt dağıtılmış bilimsel veritabanlarının görselleştirme ile entegrasyonunu gerektirir. Genetik algoritmalar, radar menzil görüntüleri, malzeme simülasyonları ve atmosferik ve oşinografik ölçümler, büyük çok boyutlu çok değişkenli veri setleri üreten alanlar arasındadır.
Veriler farklı geometrilere, örnekleme oranlarına ve hata özelliklerine göre değişir. Veri setlerinin görüntülenmesi ve yorumlanması, görselleştirme ile bağlantılı olarak istatistiksel analizler ve diğer teknikleri kullanır.
• Bilgi görselleştirme alanı, büyük belge koleksiyonlarından (örn. dijital kütüphaneler), internetten ve metin veritabanlarından alınan bilgilerin görselleştirilmesini içerir. Bilgi tamamen soyuttur. Verileri, bilgilerde yer alan ilişkileri aslına sadık ve verimli bir şekilde temsil edecek fiziksel bir alana eşlememiz gerekiyor.
Bu, gözlemcilerin kitaplıktaki korelasyonları uzamsal ilişkiler yoluyla anlamak için doğuştan gelen yeteneklerini kullanmalarını sağlayabilir. Eldeki bilginin iyi bir uzamsal temsilini bulmak, bilgi görselleştirmedeki en zorlu görevlerden biridir.
2D veya 3D veri setlerinin görselleştirilmesi için, kavranması ve anlaşılması nispeten kolay olan birçok form ve seçenek mevcuttur. 3B’den daha fazla olan veri kümeleri için görselleştirme yöntemleri zorlu araştırma konularıdır. Örneğin, Bağlantılı mikro harita çizimleri, coğrafi ve istatistiksel özetleri bütünleştiren mekansal olarak indekslenmiş verileri görüntülemek için geliştirilmiştir.
Vektörel büyüklükler
Skaler büyüklük nedir
Vektörel büyüklük örnekleri
Vektörel büyüklük nedir
Vektörel ve skaler nicelikler arasındaki farklar nelerdir
Türetilmiş skaler büyüklükler
Skaler büyüklükler nelerdir
Fizik skaler büyüklükler
Paralel Koordinatlar
Paralel koordinatlar yöntemi, d-boyutlu verileri şu şekilde temsil eder: boyunca eşit aralıklı x eksenine paralel d koordinatlarındaki değerler y ekseni içerisinde yer alır. Her d-boyutlu veri, karşılık gelen değerleri birleştiren paralel koordinatlar arasındaki çizgi parçalarına karşılık gelir. Yani, paralel koordinatlardaki (d-1) segmentlerinin her çokgen çizgisi, d boyutlu uzayda bir noktayı temsil eder.
Paralel koordinatlar, kolayca tanınabilir bir 2B temsilde daha yüksek dereceli geometrileri görselleştirmenin bir yolunu sağlar. Ayrıca veri kümesindeki kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları bulmaya yardımcı olur.
Paralel koordinatların kullanılmasındaki amaç görselleştirme yoluyla veri setindeki belirli özellikleri bulmaktır. Kartezyen koordinatlarda düz bir çizgi üzerinde bir dizi nokta düşünün: y=mx+b. Bu noktaları paralel koordinatlarda görüntülersek, Kartezyen koordinatlarda bir doğru üzerindeki noktalar doğru parçaları haline gelir.
Bu doğru parçaları bir noktada kesişir. Paralel koordinatlardaki bu nokta, Kartezyen koordinatlardaki çizginin ikilisi olarak adlandırılır. Nokta~çizgi ikiliği konik bölümlere kadar uzanır. Kartezyen koordinatlardaki bir elips, paralel koordinatlarda bir hiperbole eşlenir ve bunun tersi de geçerlidir. Kartezyen koordinatlardaki dönüşler, paralel koordinatlarda öteleme haline gelir ve bunun tersi de geçerlidir.
Kümeleme kolayca izole edilir ve paralel koordinatlarda görselleştirilir. Ayrı bir paralel koordinat ekseni, veri setinin 1B projeksiyonunu temsil eder. Bu nedenle, bir eksendeki veri kümeleri arasındaki veya arasındaki ayrım, yalıtılmış kümelerin verilerinin bir görünümünü temsil eder. Fırçalama tekniği, bir veri kümesini benzersiz bir renkle boyayarak etkileşimli olarak ayırmaktır.
Fırçalanmış renk, kümenin bir niteliği haline gelir. Farklı kümeler farklı renklerle fırçalanabilir ve kümeler arasındaki ilişkiler daha sonra görsel olarak algılanabilir. Yoğun şekilde çizilen alanlar, renk karışımları ve şeffaflıklarla karıştırılabilir. Zaman içinde renkli kümelerin animasyonu, veri evrim geçmişinin görselleştirilmesine izin verir.
Büyük tur yöntemi, yüksek boyutlu verilere tüm farklı açılardan bakarak örüntü aramak için kullanılır. Yani, verileri genelleştirilmiş döndürmeler aracılığıyla tüm olası d-düzlemine yansıtmak.
Büyük tur animasyonunun amacı, bazı yapıları belirli bir açıdan yansıtabilecek olağandışı veri yapılandırmalarını aramaktır. Döndürme, projeksiyon ve animasyon yöntemleri, belirli varsayımlara bağlı olarak değişir. Paralel koordinatları ve büyük turları içeren görselleştirme araçları vardır.
Eğriler ve Yüzeyler
Bir küreyi tanımlamak için, kürenin yüzeyindeki köşelerin bir listesini kaydedebiliriz. Bununla birlikte, gerektiğinde sadece küre denklemini kaydetmek ve yüzeyin köşelerini hesaplamak muhtemelen daha verimli ve doğru olacaktır. Pürüzsüz eğriler ve kavisli yüzeyler oluşturmak için parametrik matematiksel denklemler kullanılır.
Kübik parametrik fonksiyonlar, 3B’de düzlemsel olmayan en düşük dereceli eğri fonksiyonlarıdır. Bu nedenle, matematik veya grafik kitaplarında ve literatürde bolca bulunan Hermite, Bezier, B-spline, NURB, doğal kübik spline ve diğer matematiksel denklemleri veya yöntemleri kullanabiliriz.
Fizik skaler büyüklükler Skaler büyüklük nedir Skaler büyüklükler nelerdir Türetilmiş skaler büyüklükler Vektörel büyüklük nedir Vektörel büyüklük örnekleri Vektörel büyüklükler Vektörel ve skaler nicelikler arasındaki farklar nelerdir