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小山田 耕二*; Yu, L.*; 河村 拓馬; 小西 克己*
International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing, 12(2), p.2140001_1 - 2140001_19, 2021/04
流体や気象,宇宙観測など様々な分野においてセンサー技術が向上し、そこから得られたビッグデータに対して偏微分方程式(PDE)による説明モデルを導出することは重要な課題である。本論文では、時空間的に離散した点群データを対象にして、高階の微分を含む線形のPDEを推定する技術を提案する。この技術では点群データを学習したニューラルネットワーク(NN)から時間・空間の微分値を計算し、回帰分析技術を用いてPDEの微分項を推定する。実験では、厳密解を持つPDEを対象にして、様々なメタパラメータに対して推定PDEの誤差を計算した。その結果、NNの階層を厳密解のPDEに含まれる微分項の階数に合わせて増やし、回帰分析の手法としてLASSOによるL1正則化を採用することでモデルの精度が高まると分かった。
河村 拓馬; 井戸村 泰宏; 宮村 浩子; 武宮 博; 坂本 尚久*; 小山田 耕二*
Visualization and Data Analysis 2015 (Proceedings of SPIE Vol.9397) (Internet), p.93970S_1 - 93970S_8, 2015/02
被引用回数：4 パーセンタイル：87.56(Computer Science, Theory & Methods)この論文は遠隔地にあるスーパーコンピュータ上の大規模データに対する対話的な可視化を目的とした、粒子ベースボリュームレンダリング(PBVR)に基づく遠隔可視化システムについて提案するものである。遠隔PBVRシステムはレンダリングに必要な粒子データを生成するサーバとボリュームレンダリングを実行するクライアントから構成され、粒子データのサイズは画像解像度により計算されるものであり元のボリュームデータよりも十分に小さくなるという特徴がある。そのためネットワークの帯域幅に従って高フレームレートを得るための柔軟な画像詳細度制御が可能である。サーバはハイブリッドなプログラミングモデルにより様々なプラットフォームの高並列環境下で最適化可能である。この手法によりサーバ上のマッピング処理速度はCPU単体と比較して二桁高速化され、約一億格子のデータを数秒で処理可能である。提案手法を商用の可視化ツールと比較し、全体性能が激的に高速化されたことを確認した。
鈴木 喜雄*; 竹島 由里子; 大野 暢亮*; 小山田 耕二*
日本バーチャルリアリティ学会論文誌, 10(2), p.231 - 240, 2005/06
ボリュームレンダリングは物理量の3次元データの分布を直感的に理解する手法として幅広く用いられてきている。しかし、データが入れ子上に分布している場合では、観測者はその内部の情報を見ることができない。この問題を解決する方法の一つとして、没入型バーチャルリアリティ装置を用いることがあげられる。しかし、従来用いられている平面サンプリング法によるボリュームレンダリングでは、没入型VR装置では画質の劣化が目立ってしまうという問題点がある。そこで、本論文では、没入型VR装置におけるボリュームレンダリング手法として球面サンプリング法を導入し、平面サンプリング法との画質及び画像生成速度の比較を行う。
鈴木 喜雄; 齋 和憲*; 大野 暢亮*; 小山田 耕二*
可視化情報学会誌, 24(Suppl.1), p.443 - 446, 2004/07
近年、スーパーコンピュータの進展に伴い、科学分野においてさまざまな複雑現象の解析が可能となってきた。ここで、複雑現象の解析を行うための可視化手法の一つとして、没入型バーチャルリアリティ(VR)装置の利用が行われはじめている。一方、物理量の3次元的な分布を直感的に理解するための表示方法としてボリュームレンダリング法が広く用いられており、没入型VR装置においてもボリュームレンダリング表示が行われてきた。しかしながら、従来、ボリュームレンダリングに利用されてきた平面スライスサンプリング法では、視点がボリューム内部に没入した場合に、画質低下が著しいことが問題であった。そこで、本研究開発では、同心球面スライスサンプリング法を適用することにより、この問題解決を図った。これら二つの方法を没入型VR装置に実装することにより、両方法における画質と表示速度についての比較を行った。本講演では、これらの結果について報告を行う。
小田切 貞憲*; 広田 克彦*; 鈴木 喜雄; 渡場 康弘*; 小山田 耕二*
可視化情報学会誌, 24(Suppl.1), p.455 - 456, 2004/07
今日、数値シミュレーションや計測装置から膨大なボリュームデータが生成されるが、その分類や検索は通常、解析または計測技術者の視覚,経験による手作業で行われており、定量的,客観的に類似ボリュームデータを検索する技術は開発されていない。そこで、本研究では、ボリュームデータの特徴を単純な図形で表現した特異点グラフを用いてその分類,検索を行う手法を提案する。そのためにはまず、特異点グラフの効率的な生成が必要であり、ボリュームデータにおける特異点を効率よく計算する必要がある。また、特異点にラベル付けを行い、ノイズの多いボリュームデータに対しては特異点の間引きを行えるようにする。次に、特異点グラフを用いてボリュームデータの特徴ベクトルを定義する。特徴ベクトルの構成要素としては、特異点情報と接続情報を用いる。そして、この特徴ベクトルの距離をボリュームデータの類似度として定義する。
