کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6874901 | 1441463 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Remote visual analysis of large turbulence databases at multiple scales
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل بصری از راه دور پایگاه داده های آشفتگی بزرگ در مقیاس های مختلف
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پایگاه داده ها، موجها، کاهش اطلاعات، تجسم از راه دور، سیستم های توزیع شده، آشفتگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
The remote analysis and visualization of raw large turbulence datasets is challenging. Current accurate direct numerical simulations (DNS) of turbulent flows generate datasets with billions of points per time-step and several thousand time-steps per simulation. Until recently, the analysis and visualization of such datasets was restricted to scientists with access to large supercomputers. The public Johns Hopkins Turbulence database simplifies access to multi-terabyte turbulence datasets and facilitates the computation of statistics and extraction of features through the use of commodity hardware. We present a framework designed around wavelet-based compression for high-speed visualization of large datasets and methods supporting multi-resolution analysis of turbulence. By integrating common technologies, this framework enables remote access to tools available on supercomputers and over 230 terabytes of DNS data over the Web. The database toolset is expanded by providing access to exploratory data analysis tools, such as wavelet decomposition capabilities and coherent feature extraction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Parallel and Distributed Computing - Volume 120, October 2018, Pages 115-126
Journal: Journal of Parallel and Distributed Computing - Volume 120, October 2018, Pages 115-126
نویسندگان
Jesus Pulido, Daniel Livescu, Kalin Kanov, Randal Burns, Curtis Canada, James Ahrens, Bernd Hamann,