大规模天文时空数据可视化分析

离散化
近似
n*n*n
n*n
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可视分析算法1:结合应用算法的数据挖掘
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暗物质晕是宇宙学中的重要基本结构，它的形成和演化仍是有待探索的重要科学 问题。单靠可视化绘制，无法揭示晕之间的承继关系。 利用天文应用算法，结合之前的快速绘制。帮助天文学家用可视的方法分析
谢谢 http://vis.sccas.cn
时序数据可视化-改进的tonemapping方法

统计直方图法：
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指定累积直方图分布曲线 排序 根据前两个步骤的结果及 100% 量化精度制定量化表
累 积 密 度 %
0 max 1.50 0~1.5 0 2.81 1.5~23.1 1
密 度 %
1.50
0 3.91 4.81 94.3~300.2 3 … … …
Title 大规模天文时空数据可视化分析
单桂华
中科院计算机网络信息中心 Unit Name 中科院超级计算中心 Date 2014-2-25
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大 纲

大规模天文模拟数据的可视化分析
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超大规模Nbody模拟粒子数据 Nbody和气体混合湍流模拟数据
暗物质的形成与相互作用机制
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可视分析算法
• 三维绘制只能给出粒子的最终位置，无法体现体现暗物质粒子的运 动变化趋势和方向，同时有些粒子被遮挡无法观察。 • 将速度信息投射到球面中，把3维信息变换到2维的平面，提供分析 粒子运动变化趋势的工具。
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演化轨迹
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交互式可视化分析

交互选取感兴趣的区域，获取暗晕详细信息，跟踪 暗晕演化过程
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前提：由于显示设备限制，需要将10亿跨度的数值映射到0-255的 整数区间。 – 困难：天文数据存在值域跨度大（相差10^9）、分布极不均匀、多 时刻的特点 – 解决：基于统计直方图的时序色调映射
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传统方法
新方法
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255 100 >1923003.0 255
累积直方 图% 原始值 量化值
23.1~94.3 2
统计直方图法
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大数据绘制与加速算法
• 数据精简与加速渲染算法
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数据压缩、层次细节、视窗剪裁、粒子合并 基于点精灵技术的GPU加速实现 加速效果：从20分钟/帧---0.5秒/帧 （单节点） （四节点）
计算投影面积最大的粒子团
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硬件加速的粒子团投影比较算法
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天文混合湍流模拟可视化
Biblioteka Baidu
Nbody与流体混合模拟
– – – – 300亿粒子(3072^3 ) 边长45亿光年 再现宇宙140亿年的演化 2048核×13天
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难点与挑战
– 好看 高动态范围、时序数据的连贯可 视化、多变量（位置、粒子半径 、密度、弥散） 快速 超大规模数据的组织与压缩 加速算法 好用 如何辅助科学分析？即帮助科学 家提取隐藏在数据中的特征信息 ，探究宇宙重要结构（如星系、 暗物质晕等）的形成与演化
传输函数设计
左图：普通体绘制
右图：带镂空的体绘制
局部细节对比
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激波的可视化
传统方法
新方法
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交互粒子挑选

通过鼠标在二维平面选取粒子，得到三维空间粒子团
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网格化=生成体数据

基于二维平面的挑选，建立box并网格化，并计算网格点的密度，建 立查找表，每个cell内包含粒子ID。
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求等值面
给定阈值，Marching cube求等值面，等值面内的都是大于该阈值 以cell为单位三角面片

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计算包含在等值面内的粒子
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大 纲

大规模天文模拟数据的可视化分析
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超大规模Nbody模拟的粒子数据可视化 Nbody和气体混合湍流模拟数据可视化
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数值模拟： Supercomputing Center of Chinese Academy of Sciences


内部的cell，粒子都算。 对边界cell，计算粒子的密度 得到三维空间粒子团
网格化
设置值域 Marchiing cube
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粒子团分割

对于一次选取有多个粒子团
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采用改进的泛滥填充法分割

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输出数据
– – – – – 300亿粒子->每时刻1.4TB 64个时刻，共90TB 高动态范围：1~10^9 7个变量 文件数2048*64=131072
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大数据绘制与加速算法

时序高动态范围的色调映射算法
10243冷暗物质粒子与10243重子气体规则网格 – 输出：单时刻100GB， 输出20步，共 2TB – 多变量：粒子包括位置、速度、质量、密度； 气体包括密度、速度、质量、熵 – 派生出Q量、温度、激波等
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