CC BY
293
Секция «Математическое моделирование»
Анализ функциональности отдельных зарубежных и отечественных систем визуализации для конечного пользователя
А.Е. Бондарев
Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН
bond@keldysh.ru
І. Введение
Данная работа посвящена анализу функциональности отдельных систем визуализации численных данных с точки зрения конечного пользователя (end user).
Формирование научной визуализации как самостоятельной научной дисциплины заняло почти два десятилетия. За этот период возникали и развивались методы, концепции и алгоритмы визуального представления численных данных [1]. Создано огромное количество систем визуализации для самых разных областей человеческой деятельности, видов численных данных и классов задач. Системы визуализации позиционируются как универсальные и специализированные, т.е. ориентированные на конкретные классы задач и типы данных в физике, медицине, биологии, химии, генетике и т.д. Системы визуализации реализовывались на платформах различных операционных систем: Windows, Linux, а также кросс-
платформенные системы. В качестве баз визуального представления различные системы визуализации используют библиотеки OpenGL, VTK, GNU и другие.
Как отдельному исследователю (исследовательскому коллективу) наилучшим способом представить визуально полученные численные результаты? Какие типичные проблемы могут возникать у конечного пользователя?
Эта работа имеет своей целью частично прояснить эти вопросы. Мы не ставим своей целью обзор существующих систем визуализации. На сегодняшний день их счет идет на десятки тысяч, и постоянно появляются новые системы и новые версии ранее созданных систем. Мы не ставим своей целью подробное описание
функционального наполнения систем, так как подобные описания содержатся в руководствах пользователя.
Цель данной работы - попробовать некоторые системы визуализации «на себе». То есть выработать подход к анализу этих систем, изготовить тестовые варианты данных на основании выработанных подходов, представить эти данные в системах визуализации.
2. Подходы к анализу
Выработаем подход по определению неких усредненных минимальных требований.
Предположим у нас есть некий отдельный исследователь (исследовательский коллектив), который получает собственные численные данные с помощью собственных программ. Это наиболее типичная ситуация для разработчиков в области научных и инженерных практических задач. (Если данные продуцируются с помощью внешних расчетных систем, то они и визуализируются с помощью этих же систем.) Данные представляются в виде числовых массивов, которые надо визуально представить.
Сразу исключим из дальнейшего рассмотрения данные специальноориентированного типа. Например, медицинские данные, которые обрабатываются специализированными системами, или геопространственные данные для обработки и визуализации которых, применяются географические информационные системы и т.п. Также исключим из рассмотрения неструктурированные данные или данные, представляемые на неструктурированных геометрических элементах, что типично для результатов, получаемых с помощью методов конечных элементов.
Воспроизведем наиболее общую, типичную и распространенную ситуацию, когда в процессе работы реализуются одномерные (1D), двумерные (2D) и трехмерные(3D) данные, представляемые в виде (1D), (2D), и (3D) массивов,
записываемых в двоичной (binary) или текстовой форме (ASCII). Эти данные определены на разбиениях (сетках), которые имеют прямоугольную геометрию, или могут быть приведены к ней с помощью конформного отображения. Двумерные и
трехмерные массивы данных содержат в себе скалярные и векторные поля для графического представления.
Для того чтобы попробовать системы визуального представления этих численных массивов «на себе» были подготовлены тесты из данных вышеописанного типа.
Описание тестов
Были созданы следующие типы тестовых данных:
(Ш-А) Одномерный массив, представляющий собой распределение давления P на пластине. Ожидаемый результат - одномерный график .
(1D —B) Два одномерных массива, совмещенных на одном графике. В реальности эти данные представляют собой зависимость весового коэффициента гибридной разностной схемы от сеточного разбиения для ламинарного и турбулентного случаев. Ожидаемый результат — совмещение двух одномерных графиков на одном рисунке.
(2D—A) Двумерный массив данных, представляющий распределение скалярной величины F в прямоугольной области. В реальности эти данные соответствуют распределению температуры на плоскости. Ожидаемый результат — представление 2D скалярного поля в виде изолиний или в квазитрехмерном виде — т.е. в виде трехмерной поверхности F(X,Y).
(2D—B) Двумерный массив данных, содержащий распределение скалярных величин P, T (давление, температура) и векторного поля U (скорость). Эти данные представляют собой в реальности двумерное обтекание сопла внешним потоком. Ожидаемый результат — представление 2D скалярных полей в виде изолиний, представление векторного поля в виде линий тока, совмещение этих представлений на одном рисунке.
(3D—A) Трехмерный массив данных, представляющий радиальное
распределение скалярной величины F в прямоугольном объеме. Ожидаемый результат — представление 3D скалярного поля в виде параллельных и пересекающихся сечений (slices), содержащих изолинии, представление скалярной величины с помощью изоповерхностей, комбинированное представление с помощью изоповерхностей и сечений.
(3D-B) Трехмерный массив данных, представляющий распределение скалярной величины P (давление) и векторного поля U (скорость) в прямоугольном объеме. Эти данные представляют собой зафиксированный на момент времени процесс распространения звуковых колебаний в закрытом объеме с условием полного отражения от внутренних стенок объема. Ожидаемый результат - представление 3D скалярного поля в виде параллельных и пересекающихся сечений (slices), содержащих изолинии, представление скалярной величины с помощью изоповерхностей, комбинированное представление с помощью изоповерхностей и сечений, представление векторного поля с помощью линий тока, комбинированные сочетания этих представлений в одном кадре.
Реализация данных тестов в выбранной системе визуализации позволит сделать выводы о минимальной функциональности данной системы.
Выбор системы визуального представления
По какому принципу выбрать системы для анализа и тестирования? В первую очередь - по принципу доступности. Нас интересуют в целях анализа системы, распространяемые из открытых источников или полнофункциональные пробные (trial) версии коммерческих пакетов, предоставляемые на ограниченный период времени для ознакомления. Дальнейший отбор производится по принципу отсечения лишнего. Из рассмотрения исключаются системы, предназначенные для визуализации данных в узкоспециализированных областях, такие, например, как медицинские системы, географические информационные системы и т.п.
Далее рассматриваем программные решения, построенные на платформе ОС Windows. Системы визуализации, построенные на платформах других ОС, не рассматриваются. Также из дальнейшего рассмотрения исключаются системы, реализованные на кросс-платформенных программных решениях и требующие установки дополнительных модулей в операционную систему конечного пользователя. Таким образом, в итоге далее рассматриваются системы общего назначения визуального представления 1D, 2D, и 3D численных данных общего типа, позиционирующие себя, как универсальные, или аналогичные системы с частичной функциональностью.
Необходимо сделать важное замечание: в данной работе были использованы системы, полученные из открытых источников или официально полученные trial-версии коммерческих пакетов, предоставленные конкретно для данной работы.
Трудности анализа и тестирования.
В данном подразделе необходимо заранее рассказать об основных проблемах, выявленных в ходе анализа. Следует подчеркнуть, что подобные проблемы абсолютно не отмечаются в пресс-релизах систем визуализации или руководствах пользователей. Все эти проблемы были выявлены и зафиксированы в процессе данной работы.
Первая проблема пользователя - импорт данных в систему визуализации. Как правило, зарубежные «большие» универсальные системы визуализации ориентированы на форматы данных вычислительных систем крупных научнопромышленных корпораций или государственных научных центров. Возникает проблема: как вставить свои данные в подобную систему визуализации. Быть привязанным к зарубежным форматам нежелательно, а использовать систему визуального представления нужно. Коммерческие системы визуализации для таких случаев предоставляют набор загрузчиков данных (Loaders) и программных модулей для чтения данных (Readers). Загрузчик данных (Loader) помогает пользователю перестроить структуру своих данных для системы визуализации, а Reader просто пытается воспринять данные в указанном формате и отвергает их в том случае, если они его не устраивают. Система загрузки данных в систему визуализации может иметь разную степень дружественности по отношению к пользователю. Эта степень достаточно велика в коммерческих системах и гораздо меньше в системах открытого доступа. Также отметим, что пересечение в воспринимаемых форматах чтения и записи данных в зарубежных «больших» универсальных системах визуализации мало. У всех систем существуют модули чтения, так называемых «сырых» или «raw» данных, но восприятие и интерфейс подобных модулей существенно разнятся, т.е. простыми словами, в некоторых системах их удается заставить работать, а в некоторых — нет. Также отметим, что пересечение между форматами данных, используемыми в Loaders, Readers и Writers различных систем мало, в чем мы
убедились в процессе изучения функциональных свойств рассматриваемых ниже универсальных систем визуализации TecPlot, Avizo Standard 6 и ParaView.
Другая проблема заключается в разных идеологиях трактовки данных в различных системах визуализации. Для дальнейшего описания введем термин «идеология восприятия данных» (ИВД) как свойство системы визуализации. ИВД определяет архитектуру, внутреннюю иерархию и функциональность системы визуализации. Можно выделить две основные идеологии.
Первая - назовем ее ИВД-А - является «независимой» идеологией восприятия данных системой. Ее схема представлена на рис.1. Система визуализации с подобной идеологией трактует данные как независимые классы, разделяя их по размерности 1D, 2D и 3D. При этом, естественно, система способна выделять из трехмерных данных двумерные и одномерные, а из двумерных, соответственно, - одномерные, и обеспечивать пользователя визуальными образами для этих случаев.
Вторая идеология - ИВД-В - является строго иерархической с точки зрения размерности данных. Ее схема приведена на рис.2. В подобную систему можно загрузить только трехмерные данные. Как и в предыдущем случае, система способна строить визуальные представления 2Dи 1D данных, полученные из загруженных 3D данных.
Рис.1 Рис.2
ИВД никак не отражается ни в рекламных пресс-релизах систем визуализации, ни в руководствах пользователя (User’s Manuals). Столкнуться с этой проблемой можно, лишь загрузив и установив систему визуализации при ее изучении. Простыми словами, это означает, что в описании системы с идеологией ИВД-В указано, что система способна строить визуализации 1D, 2D и 3D данных. Это полностью соответствует истине. Но образы для 1D, 2D данных могут быть получены только из
3D данных! Отметим, что рассматриваемые ниже системы TecPlot и ParaView обладают идеологией восприятия данных ИВД-А, а, например, система Avizo Standard 6 в основном трактует данные по способу ИВД-В.
Отметим еще одну проблему технического характера. Встречаются ситуации, когда система визуализации для реализации отдельной функции, например, рисование отдельной линии тока (Avizo), требует подключения дополнительных модулей к операционной системе пользователя.
Конечно, все эти проблемы решаемы. Можно подключить к ОС необходимые программные модули, можно написать конвертер данных в необходимый формат. Для систем с ИВД-В можно искусственно представить 1D данные в виде 2D, а из 2D данных создать объемные данные 3D. Но в рамках данной работы мы трактуем функциональность системы визуализации, как возможность для конечного пользователя при минимальных затратах труда и времени получить из данных пользователя тот необходимый минимум, который приведен в вышеописанных тестах.
3. Универсальные системы
В данном разделе представлены «большие» универсальные
полнофункциональные системы визуализации.
Одной из распространенных и популярных систем такого типа является TecPlot
[2]. Данная система визуализации является коммерческим пакетом. Система работает на платформах Windows XP/Vista, Mac OS X, Linux/UNIX. TecPlot обладает полной функциональностью, обычной для универсальных систем: интерактивное построение 2D срезов для 3D данных; интерактивное построение изоповерхностей; построение 1D графиков вдоль любой линии или в точке в зависимости от времени; построение отдельных линий тока и групп линий тока; построение контуров изолиний; интерактивное удаление части объемов для анализа данных внутри объема; загрузка и управление объемами данных, зависящих от времени; сегментация данных и изображения. Также данная система обладает хорошим встроенным математическим аппаратом для анализа данных: расчет сеточных функций; расчет ошибок и отклонений; интегрирование выбранных величин вдоль любой линии, на поверхности
или в объеме; проведение интерполяции и триангуляции данных различными способами. Система предоставляет возможности для анимации полученных результатов и сохранения их в выбранном видеоформате. Пользователь имеет возможность добавлять свои специализированные функции к системе, используя встроенный программный модуль Add-on Developer’s Kit (ADK). Следует отметить два важных обстоятельства, делающих данную систему привлекательной с точки зрения конечного пользователя. Во-первых, данная система трактует импортируемые данные по типу ИВД-А, то есть, раздельно - как 1D, 2D и 3D. Во-вторых, TecPlot обладает хорошим набором загрузчиков данных, помогает перестроить вводимые данные для восприятия их системой достаточно просто и эффективно. Для 1D данных система предоставляет стандартный набор возможностей - можно изменять шаги оси, оптимально размещать линии в кадре, увеличивать отдельные участки, менять цвет и толщину линий, сглаживать сплайнами, интерполировать, получать точные численные значения в точке кривой. Также TecPlot позволяет строить изображение в выбранном пользователем сегменте данных, что позволяет пользователю более детальное изучение полученных численных результатов. Использование функции частичной прозрачности позволяет пользователю детализировать образ, не загораживая нужные изображения друг другом. Система предоставляет пользователю возможность удаления части объема данных, что позволяет строить изолинии в кросс-сечениях внутри объема. Система визуализации TecPlot предоставляет пользователю возможность анимации полученных результатов, пространственную -вращения объекта, перемещение режущих слоев и анимацию во времени, позволяющую наблюдение за процессами в моделируемом объеме и контроль за пространственно-временными структурами (ПВС). Таким образом, система визуального представления численных данных TecPlot предоставляет пользователю полный набор минимальной функциональности, что подтвердили проведенные тесты.
Другим примером универсальной полнофункциональной системы визуального представления данных является семейство систем визуализации AVIZO [3,4]. Данное семейство представлено основной системой Avizo Standard 6 и группой созданных на ее основе систем визуализации, предназначенных для визуализации данных в различных областях научной и инженерной деятельности: Avizo Earth (геофизика,
сейсмология); Avizo Wind (вычислительная механика жидкости и газа, аэродинамики); Avizo Fire ( материаловедение, металлургия); Avizo Green (климатология, картография). Так как наши тестовые данные имеют самый общий характер, будем далее рассматривать только основную «материнскую» систему Avizo Standard 6.
Avizo Standard 6 (далее по тексту - Avizo) - система для обработки и визуального представления 3D данных. Как любая современная система визуализации, система Avizo имеет широкий набор самых разнообразных функций, подробно описанных в руководстве для пользователя. Все современные универсальные системы визуализации обладают примерно схожим набором основных функций. Отметим лишь то, что представляет для нас интерес с точки зрения целей данной работы - проверить минимальную функциональность системы на тестах для конечного пользователя. Avizo является коммерческой системой. Стоимость определяется совокупным выбором программных модулей для использования. Проблема ввода данных решается следующим образом. Система имеет достаточное количество форматов ввода данных, принятых в крупных зарубежных корпорациях и научных центрах. Есть также формат ввод «сырых» (raw) данных, который нуждается
и U T-v
в дополнительной настройке пользователем. В документации к системе содержится подробное описание устройства и организации основного внутреннего формата системы Avizo - AmiraMesh Format (файлы типа file.am). Таким образом пользователь может достаточно просто переорганизовать свои данные в AmiraMesh Format. Система также содержит встроенный программный модуль расширение XPand Pack, позволяющий пользователю при определенных навыках программирования в С++ создать в системе Avizo свой собственный модуль ввода-вывода (I/O module). В результате у пользователя есть выбор: пытаться использовать raw-формат,
преобразовать запись данных в своих программах для записи в AmiraMesh Format или создать расширение для Avizo при помощи XPand Pack с целью организации собственного I/O модуля.
Система Avizo является типичным примером системы визуализации с типом идеологии восприятия данных ИВД-В. Это означает, что она предназначена для визуализации 3D данных, а 2D и 1D - есть производные от 3D данных. Таким
образом, тесты 1D-A и 1D-B не проводились. Что касается двумерных данных, они были загружены в систему с помощью данных для тестов 2D-A и 2D-B, предварительно записанных в формате file.plt для системы TecPlot. Это позволило провести частичную визуализацию тестов 2D-A и 2D-B. Однако, функциональность системы Avizo для данных, введенных в систему вышеописанным образом, является очень ограниченной. В частности, для теста 2D-A построение двумерных данных в виде 3D поверхности и для теста 2D-B построение интегральных линий векторного поля провести нельзя.
Для трехмерных данных система Avizo предоставляет полный функциональный набор для анализа. Задавая различную степень прозрачности для разных изоповерхностей, можно получить визуальное представление данных в виде сочетания полупрозрачных изоповерхностей. На рисунке 3 представлены трехмерные данные теста 3D-B в виде сочетания изоповерхности с изолиниями в кросс-сечениях.
Рис.З.
Для представления векторных 3D полей система Avizo кроме обычных вариантов визуального представления - линии тока, направленные вектора - также обеспечивает представление векторного поля с помощью LIC-метода (Line Integral Convolution) [5]. Данный метод был специально разработан для представления интегральных линий (в данном случае - линий тока) в двумерных и трехмерных векторных полях данных. Суть этого метода заключается в следующем: на поле данных накладывается текстура равномерного шума, производится свертка этого шума вдоль интегральных линий, измененная текстура вновь выводится на экран, результирующая картина дает зрителю иллюзию трехмерных взаимоналагающихся линий тока. Система визуализации Avizo предоставляет пользователю возможность анимации полученных результатов с помощью встроенного программного модуля Movie Maker. Таким образом, система визуального представления численных данных
Avizo предоставляет пользователю полный набор минимальной функциональности для трехмерных данных, что подтвердили проведенные тесты. Самостоятельные наборы одномерных и двумерных данных не могут быть представлены с полной функциональностью, так как описываемая система визуального представления численных данных обладает идеологией восприятия данных типа ИВД-В.
Одной из полнофункциональных кросс-платформенных систем визуального представления численных данных является система ParaView [6]. Данная система является открытым проектом компании Kitware Inc. и Лос-Аламосской национальной лаборатории США. Данная система создавалась как универсальная для применения ее на персональном компьютере и для визуализации распределенных данных в параллельных вычислениях. Именно это обусловило популярность данной системы в различных областях деятельности. Достоинством системы является идеология восприятия данных типа ИВД-А. Система воспринимает 1D, 2D и 3D данные как независимые классы данных по их размерности. С точки зрения импорта данных пользователя в систему имеются определенные проблемы. Система ParaView создана на базе библиотеки VTK и ориентирована в первую очередь на форматы данных этой библиотеки. Также система ориентирована на основные форматы данных крупных зарубежных компаний и научных центров. Пользователю предлагается предварительно преобразовать свои данные в форматы VTK или другие, воспринимаемые системой, или написать подключаемый к системе программный модуль чтения данных в формате, устраивающем пользователя. Это предполагает определенные затраты времени и труда, которые вознаграждаются богатыми функциональными возможностями ParaView.
4. Системы с частичной функциональностью
В реальной жизни встречаются ситуации, когда пользователь вынужден создавать однотипные визуальные представления данных для исследуемого класса задач. Например, массовое представление одномерных графиков, или массовое представление двумерных данных в виде поверхностей F(x,y) и другие подобные
__ т~ч _ и и
ситуации. В таких случаях нет смысла задействовать для своих целей всю мощь универсальных «больших» полнофункциональных систем визуализации. Здесь могут
помочь так называемые «легкие» системы визуализации. Как правило, подобные системы предназначены для одного, в лучшем случае двух типов размерности данных и предлагают для визуализации ограниченный набор функций. Подобные системы можно классифицировать как системы с частичной функциональностью.
«Легких» систем с частичной функциональностью существует очень много. Они существуют как в открытом доступе, так и в коммерческих вариантах. Несмотря на свою простоту и незатейливость, «легкие» системы с частичной
функциональностью могут оказывать существенную помощь пользователю в процессе анализа и визуализации данных.
В тех случаях, когда пользователю необходимо проводить быстрое массовое построение графиков с простым вводом данных, можно воспользоваться системой типа GraphEx [7]. Эта система строит графики по точкам. Можно распределять графики по слоям, каждый слой и график в отдельности подробно настраиваются. Реализована функция произвольного масштабирования. В наличии большое количество средств динамического и геометрического преобразования данных: растяжение, сжатие, поворот, смещение, интегрирование, дифференцирование, интерполяция. Ввод данных реализуется из простых ASCII файлов. Вывод полученных результатов в файл графического формата или на печать, как часто встречается в подобных системах, производится через буфер. Простая система делает ровно то, для чего предназначена - помогает пользователю проводить массовое построение одномерных графиков. Система GraphEx распространяется свободно.
Другая система 3D Grapher [8] позволяет пользователю строить графики одномерных данных и представлять двумерные поля скалярных величин в виде 3D поверхностей. 3D Grapher это удобная и простая в использовании программа для построения графиков. Она позволяет создавать анимированные 2D и 3D графики уравнений и табличных данных. В одной системе координат может быть неограниченное число изображений, каждое из которых может отображаться при помощи точек, линий и поверхностей.
Ввод данных осуществляется либо таблично, либо путем импорта ASCII файла. Функциональность данной системы позволяет применить ее к тестам 1D-A, 1D-B, 2D-A. Применение данной системы к векторным полям не предусмотрено. С помощью
данной системы пользователь может быстро оценивать форму одномерных графиков и форму 3D поверхности, образованной из 2D данных как функции F(X,Y). Плюсом является то, что система дает пользователю возможность создавать анимации и сохранять их в виде AVI-файлов. Данная система визуализации может пригодиться в тех ситуациях, когда возникает необходимость массового построения одномерных графиков и представления двумерных скалярных данных в виде 3D поверхности. Система 3DGrapher является коммерческой.
Для простого и эффективного анализа скалярных трехмерных полей данных пользователь может применить систему визуального представления 3D данных 3D Array Visualization (3DAV) . Данная система предназначена для анализа 3D скалярных полей данных путем построения изоповерхностей и изолиний в параллельных сечениях и кросс-сечениях. Программный модуль 3DAV является составной частью
и и 1 и 1 V-/ /-Ч /-Ч 1
известной отечественной географической информационной системы GeoGraph. Система 3DAV реализована как отдельный программный модуль. Проблема адаптации данных пользователя к системе визуализации решается с помощью конвертера 3D данных. Система 3DAV обладает идеологией восприятия данных типа ИВД-В. Это означает, что система воспринимает только 3D данные, работа с двумерными данными возможна лишь как со срезами 3D данных. Работа с одномерными данными не предусмотрена в принципе. Система 3DAV способна обеспечить пользователю быстрый и эффективный анализ трехмерных скалярных данных.
Примером промежуточной системы между системами с частичной функциональностью и полнофункциональными универсальными системами может служить VisualData [9]. Данная система визуализации является коммерческой. Импорт данных пользователя организован в данной системе в виде простых ASCII файлов. Система VisualData способна работать как со структурированными данными, так и с неструктурированными данными в виде наборов точек. Данная система формально организована по типу ИВД-В, однако система загрузки данных позволяет загружать не только 3D скалярные и векторные поля данных, но и двумерные аналогичные поля. С точки зрения визуализации функциональность системы VisualData почти не уступает полнофункциональным универсальным системам.
Система позволяет представлять 2D данные в виде 3D поверхностей, представлять 3D поля в виде кросс-сечений с изолиниями, представлять векторные поля в виде линий тока и наборов векторов. Подобная система может быть быстрым, удобным и эффективным средством для визуального анализа данных.
Таким образом, системы с частичной функциональностью могут быть полезны с практической точки зрения для пользователя. Систем подобного плана существует очень много. Ни одна из подобных систем не может целиком удовлетворить даже минимальные функциональные запросы пользователя. Но из общего числа подобных «легких» систем пользователь может собрать тот набор, который обеспечит все его задачи визуализации. Отметим некоторые важные практические достоинства такого подхода. Подобные системы действительно являются «легкими» - многие из них существуют в портативном (portable) варианте и не требуют установки на компьютер пользователя. Практически отсутствует проблема с вводом данных. Пользователю может не обладать специальными навыками в программировании. Также несомненным достоинством является простота управления по сравнению с интерфейсами «больших» универсальных систем.
5. Заключение
Данная работа была проведена с целью помочь пользователю ориентироваться в различных классах систем визуализации, выделить основные проблемы, возникающие при самом общем подходе с точки зрения минимально необходимой функциональности. Для достижения этих целей были созданы наборы простых данных самого общего и распространенного типа и определены минимальные требования к визуальному представлению этих данных. На этих наборах данных были протестированы системы визуализации разных классов: от «больших»
универсальных полнофункциональных систем до «легких» систем с частичной функциональностью.
В процессе тестирования были обозначены и выделены основные проблемы, ожидающие пользователя - проблема импорта данных пользователя в систему визуализации, проблема идеологии восприятия данных (ИВД), заложенная в самой системе визуализации.
Отмечены два основных подхода для конечного пользователя: использовать универсальную систему визуализации или создавать из «легких» систем с частичной функциональностью свой собственный персональный функциональный набор для визуализации данных.
Наиболее перспективными и целесообразными с точки зрения конечного пользователя являются системы визуализации, обладающие следующими свойствами:
- независимая по классу размерности идеология восприятия данных - ИВД-А;
- наличие набора загрузчиков данных для максимально широкого набора данных, помогающих пользователю адаптировать свои данные для системы визуализации;
- наличие дружественного интерфейса;
- отсутствие требований специальных навыков программирования у пользователя.
Литература
[1] Бондарев А.Е., Галактионов В.А., Чечеткин В.М. Научная визуализация
в задачах вычислительной механики жидкости и газа / научный электронный журнал «Научная визуализация», Национальный Исследовательский Ядерный Университет "МИФИ" , М., 2010, Т.2, N 4, C.1-26. URL: http://sv-
iournal.com/2010-4/01.php?lang=ru
[2] www.tecplot.com
[3] http://www.vsg3d.com
[4] http://www.avizo3d.com
[5] Forsell L.K., Cohen S.D. Using Line Integral Convolution for Flow Visualization: Curvilinear Grids, Variable-Speed Animation and Unsteady Flows // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 1995, 1(2), pp.133-141.
[6] www.paraview.org
[7] http://toxic.ruwh.com
[8] www.romanlab.com
[9] http://www.graphnow.com/visual-data.html
