Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
$$\mathrm{ND}^2\mathrm{AV}$$ : Phân tích và trực quan hóa dữ liệu N chiều cho Chiến dịch Khởi động Quốc gia
Tóm tắt
Một trong những thách thức lớn nhất trong vật lý năng lượng cao là phân tích một hỗn hợp phức tạp của dữ liệu thí nghiệm và mô phỏng để thu được những hiểu biết mới về vật lý cơ bản. Hiện tại, việc phân tích này chủ yếu dựa vào trực giác của các chuyên gia đã được đào tạo, thường chỉ sử dụng những biểu đồ phân tán cơ bản. Nhiều kỹ thuật phân tích tiên tiến không dễ dàng tiếp cận đối với các nhà khoa học và không đủ linh hoạt để khám phá những giả thuyết có thể thú vị theo cách trực quan. Hơn nữa, kết quả từ các kỹ thuật riêng lẻ thường khó tích hợp, dẫn đến một mảnh ghép phân tích gây nhầm lẫn, quá cồng kềnh cho việc khám phá dữ liệu. Bài báo này trình bày một nghiên cứu trường hợp về cách mà sự kết hợp các kỹ thuật từ thống kê, học máy, hình học và trực quan hóa có thể tạo ra tác động đáng kể trong lĩnh vực hợp nhất quán tính. Chúng tôi giới thiệu $$\mathrm{ND}^2\mathrm{AV}$$: khung phân tích và trực quan hóa dữ liệu N chiều, một công cụ thân thiện với người dùng nhằm tận dụng trực giác và quy trình làm việc hiện tại của các đối tượng mục tiêu. Hệ thống tích hợp các phương pháp phân tích truyền thống như giảm chiều và phân cụm với các kỹ thuật tiên tiến như đồ thị lân cận và phân tích hình học, cũng như khả năng tùy chỉnh như xác định các chỉ số kết hợp ngay lập tức. Tất cả các thành phần đều được liên kết vào một môi trường tương tác cho phép khám phá trực quan một loạt các giả thuyết trong khi kết nối các kết quả với các khái niệm quen thuộc với người dùng, chẳng hạn như biểu đồ phân tán. $$\mathrm{ND}^2\mathrm{AV}$$ sử dụng thiết kế mô-đun cung cấp khả năng mở rộng và tùy chỉnh dễ dàng cho các ứng dụng khác nhau. $$\mathrm{ND}^2\mathrm{AV}$$ đang được sử dụng tích cực trong Chiến dịch Khởi động Quốc gia và đã dẫn đến một số khám phá bất ngờ.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Berger, W., Piringer, H., Filzmoser, P., Gröller, E.: Uncertainty-aware exploration of continuous parameter spaces using multivariate prediction. Comput. Graph. Forum 30(3), 911–920 (2011)
Bergner, S., Sedlmair, M., Nabi, S., Saad, A., Möller, T.: Paraglide: interactive parameter space partitioning for computer simulations. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 19(9), 1499–1512 (2013)
Bertini, E., Tatu, A., Keim, D.: Quality metrics in high-dimensional data visualization: an overview and systematization. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 17(12), 2203–2212 (2011)
Booshehrian, M., Möller, T., Peterman, R.M., Munzner, T.: Vismon: facilitating analysis of trade-offs, uncertainty, and sensitivity in fisheries management decision making. Comput. Graph. Forum 31, 1235–1244 (2012)
Buschmann, F., Meunier, R., Rohnert, H., Sommerlad, P., Stal, M.: Pattern-oriented software architecture. Wiley, New York (1996)
Chazal, F., Guibas, L.J., Oudot, S.Y., Skraba, P.: Persistence-based clustering in riemannian manifolds. In: Proceedings 27th annual ACM symposium on computational geometry pp. 97–106 (2011)
Cook, D., Swayne, D.F.: Interactive and dynamic graphics for data analysis: with examples using R and GGobi. Springer, New York (2007)
Correa, C., Bremer, P.T., Lindstrom, P.: Topological spines: a structure-preserving visual representation of scalar fields. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 17(12), 1842–1851 (2011)
Correa, C.D., Lindstrom, P.: Towards robust topology of sparsely sampled data. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 17(12), 1852–1861 (2011)
Edelsbrunner, H., Letscher, D., Zomorodian, A.J.: Topological persistence and simplification. Discrete Comput. Geom. 28, 511–533 (2002)
Edelsbrunner, H., Harer, J., Zomorodian, A.J.: Hierarchical Morse-Smale complexes for piecewise linear 2-manifolds. Discrete Comput. Geom. 30, 87–107 (2003)
Gaffney, J.A., Clark, D., Sonnad, V., Libby, S.B.: Bayesian inference of inaccuracies in radiation transport physics from inertial confinement fusion experiments. High Energy Density Phys. 9(3), 457–461 (2013a)
Gaffney, J.A., Clark, D., Sonnad, V., Libby, S.B.: Development of a bayesian method for the analysis of inertial confinement fusion experiments on the nif. Nucl. Fusion 53(073), 032 (2013b)
Gerber, S., Bremer, P.T., Pascucci, V., Whitaker, R.: Visual exploration of high dimensional scalar functions. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 16(6), 1271–1280 (2010)
Guo, D.: Coordinating computational and visual approaches for interactive feature selection and multivariate clustering. Inf. Vis. 2(4), 232–246 (2003)
Haan, S.W., Lindl, J.D., Callahan, D.A., Clark, D.S., Salmonson, J.D., Hammel, B.A., Atherton, L.J., Cook, R.C., Edwards, M.J., Glenzer, S., Hamza, A.V., Hatchett, S.P., Herrmann, M.C., Hinkel, D.E., Ho, D.D., Huang, H., Jones, O.S., Kline, J., Kyrala, G., Landen, O.L., MacGowan, B.J., Marinak, M.M., Meyerhofer, D.D., Milovich, J.L., Moreno, K.A., Moses, E.I., Munro, D.H., Nikroo, A., Olson, R.E., Peterson, K., Pollaine, S.M., Ralph, J.E., Robey, H.F., Spears, B.K., Springer, P.T., Suter, L.J., Thomas, C.A., Town, R.P., Vesey, R., Weber, S.V., Wilkens, H.L., Wilson, D.C.: Point design targets, specifications, and requirements for the 2010 ignition campaign on the national ignition facility. Phys. Plasmas 18(5), (2011). doi:10.1063/1.3592169
Ingram, S., Munzner, T., Irvine, V., Tory, M., Bergner, S., Möller, T.: Dimstiller: workflows for dimensional analysis and reduction. IEEE conference on visual analytics software and technologies, pp. 3–10 (2010)
Inselberg, A.: Parallel coordinates: visual multidimensional geometry and its applications. Springer, New York (2009)
Johansson, S., Johansson, J.: Interactive dimensionality reduction through user-defined combinations of quality metrics. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 15(6), 993–1000 (2009)
Kidder, R.: Laser compression of matter: optical power and energy requirements. Nucl. Fusion 14(6), 797–804 (1974)
Li, J.X.: Visualization of high dimensional data with relational perspective map. Inf. Vis. 3(1), 49–59 (2004)
Lindl, J.: Inertial confinement fusion: the quest for ignition and energy gain using indirect drive. American Institute of Physics, College Park (1998)
Lindl, J., Atherton, L., Amednt, P., Batha, S., Bell, P., Berger, R., Betti, R., Bleuel, D., Boehly, T., Bradley, D., Braun, D., Callahan, D., Celliers, P., Cerjan, C., Clark, D., Collins, G., Cook, R., Dewald, E., Divol, L., Dixit, S., Dzenitis, E., Edwards, M., Fair, J., Fortner, R., Frenje, J., Glebov, V., Glenzer, S., Grim, G., Haan, S., Hamza, A., Hammel, B., Harding, D., Hatchett, S., Haynam, C., Herrmann, H., Herrmann, M., Hicks, D., Hinkel, D., Ho, D., Hoffman, N., Huang, H., Izumi, N., Jacoby, B., Jones, O., Kalantar, D., Kauffman, R., Kilkenny, J., Kirkwood, R., Kline, J., Knauer, J., Koch, J., Kozioziemski, B., Kyrala, G., Fortune, K.L., Landen, O., Larson, D., Lerche, R., Pape, S.L., London, R., MacGowan, B., MacKinnon, A., Malsbury, T., Mapoles, E., Marinak, M., McKenty, P., Meezan, N., Meyerhofer, D., Michel, P., Milovich, J., Moody, J., Moran, M., Moreno, K., Moses, E., Munro, D., Nikroo, A., Olson, R., Parham, T., Patterson, R., Peterson, K., Petrasso, R., Pollaine, S., Ralph, J., Regan, S., Robey, H., Rosen, M., Sacks, R., Salmonson, J., Sangster, T., Sepke, S., Schneider, D., Schneider, M., Shaw, M., Spears, B., Springer, P., Stoeckl, C., Suter, L., Thomas, C., Tommasini, R., Town, R., VanWonterghem, B., Vesey, R., Weber, S., Wegner, P., Widman, K., Widmayer, C., Wilke, M., Wilkens, H., Williams, E., Wilson, D., Young, B.: Progress towards ignition on the national ignition facility. Nucl. Fusion 51(9), 94024–94031 (2011)
Maljovec, D., Wang, B., Pascucci, V., Bremer, P.T., Pernice, M., Mandelli, D., Nourgaliev, R.: Exploration of high-dimensional scalar function for nuclear reactor safety analysis and visualization. In: Proceedings international conference on mathematics and computational methods applied to nuclear science & engineering, pp. 712–723 (2013)
Matkovic, K., Jelovic, M., Juric, J., Konyha, Z., Gracanin, D.: Interactive visual analysis end exploration of injection systems simulations. In: IEEE visualization, pp. 391–398 (2005)
Munzner, T.: A nested model for visualization design and validation. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 15(6), 921–928 (2009)
Ng, A., Jordan, M., Weiss, Y.: Advances in neural information processing. On spectral clustering: analysis and an algorithm, pp. 849–856. MIT Press, Cambridge (2001)
Oliphant, T.E.: Guide to NumPy. Provo, UT. URL http://www.tramy.us/ (2006)
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., Duchesnay, E.: Scikit-learn: machine learning in Python. J. Mach. Learn. Res. 12, 2825–2830 (2011)
Piringer, H., Berger, W., Krasser, J.: Hypermoval: interactive visual validation of regression models for real-time simulation. Comput. Graph. Forum 29(3), 983–992 (2010)
PySide.: Pyside. http://qt-project.org/wiki/PySideDocumentation (2010)
Qt.: Qt project. http://qt-project.org (1995)
Development Core Team, R.: R: a language and environment for statistical computing. Austria, Vienna (2008)
Robey, H.F., Celliers, P.M., Kline, J.L., Mackinnon, A.J., Boehly, T.R., Landen, O.L., Eggert, J.H., Hicks, D., Le Pape, S., Farley, D.R., Bowers, M.W., Krauter, K.G., Munro, D.H., Jones, O.S., Milovich, J.L., Clark, D., Spears, B.K., Town, R.P.J., Haan, S.W., Dixit, S., Schneider, M.B., Dewald, E.L., Widmann, K., Moody, J.D., Döppner, T.D., Radousky, H.B., Nikroo, A., Kroll, J.J., Hamza, A.V., Horner, J.B., Bhandarkar, S.D., Dzenitis, E., Alger, E., Giraldez, E., Castro, C., Moreno, K., Haynam, C., LaFortune, K.N., Widmayer, C., Shaw, M., Jancaitis, K., Parham, T., Holunga, D.M., Walters, C.F., Haid, B., Malsbury, T., Trummer, D., Coffee, K.R., Burr, B., Berzins, L.V., Choate, C., Brereton, S.J., Azevedo, S., Chandrasekaran, H., Glenzer, S., Caggiano, J.A., Knauer, J.P., Frenje, J.A., Casey, D.T., Gatu Johnson, M., Séguin, F.H., Young, B.K., Edwards, M.J., Van Wonterghem, B.M., Kilkenny, J., MacGowan, B.J., Atherton, J., Lindl, J.D., Meyerhofer, D.D., Moses, E.: (2012) Precision shock tuning on the national ignition facility. Phys. Rev. Lett. 108
van Rossum, G.: Python tutorial. In: Technical report CS-R9526, Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI) (1995)
Seo, J., Shneiderman, B.: A rank-by-feature framework for interactive exploration of multidimensional data. Inf. Vis. 4(2), 99–113 (2005)
Singh, G., Mémoli, F., Carlsson, G.: Topological methods for the analysis of high dimensional data sets and 3D object recognition. In: Eurographics symposium on point-based graphics, pp. 91–100 (2007)
Spears, B., Brandon, S., Clark, D., Cerjan, C., Edwards, J., Landen, O., Lindl, J., Haan, S., Hatchett, S., Salmonson, J., Springer, P., Weber, S., Wilson, D.: The experimental plan for cryogenic layered target implosions on the National Ignition Facility—the inertial confinement approach to fusion. Phys. Plasmas 18(5), (2011). doi:10.1063/1.3592173
Spears, B.K., Glenzer, S., Edwards, M.J., Brandon, S., Clark, D., Town, R., Cerjan, C., Dylla-Spears, R., Mapoles, E., Munro, D., Salmonson, J., Sepke, S., Weber, S., Hatchett, S., Haan, S., Springer, P., Moses, E., Kline, J., Kyrala, G., Wilson, D.: Performance metrics for inertial confinement fusion implosions: aspects of the technical framework for measuring progress in the national ignition campaign. Phys. Plasmas 19(5), (2012). doi:10.1063/1.3696743
Sutherland, P., Rossini, A., Lumley, T., Lewin-Koh, N., Dickerson, J., Cox, Z., Cook, D.: Orca: a visualization toolkit for high-dimensional data. J. Comput. Graph. Stat. 9(3), 509–529 (2000)
Tang, B.: Orthogonal array-based latin hypercubes. J. Am. Stat. Assoc. 88(424), 1392–1397 (1993)
Tatu, A., Albuquerque, G., Eisemann, M., Schneidewind, J., Theisel, H., Magnor, M., Keim, D.: Combining automated analysis and visualization techniques for effective exploration of high-dimensional data. In: IEEE symposium on visual analytics science and technology, pp. 59–66 (2009)
Tenenbaum, J.B., de Silva, V., Langford, J.C.: A global geometric framework for nonlinear dimensionality reduction. Science 290(5500), 2319–2323 (2000)
Theus, M., Urbanek, S.: Interactive graphics for data analysis: principles and examples (computer science and data analysis). Chapman & Hall/CRC, Boca Raton (2008)
Torsney-Weir, T., Saad, A., Moller, T., Hege, H.C., Weber, B., Verbavatz, J.M.: Tuner: principled parameter finding for image segmentation algorithms using visual response surface exploration. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 17(12), 1892–1901 (2011)
VisuMap Technologies Inc: VisuMap—a high dimensional data visualizer (visumap white paper). Calgary, Alberta (2009)
Ward, M.O.: Xmdvtool: integrating multiple methods for visualizing multivariate data. In: Proceedings IEEE conference on visualization, pp. 326–333 (1994)
Waser, J., Fuchs, R., Ribicic, H., Schindler, B., Bloschl, G., Groller, M.: World lines. IEEE Trans. Visual. Comput. Graph. 16(6), 1458–1467 (2010)
van Wijk, J.J., van Liere, R.: Hyperslice: visualization of scalar functions of many variables. In: Proceedings IEEE conference on Visualization, pp. 119–125 (1993)