Agrupamiento de datos en fluidos no estacionarios

dc.contributor.advisorOves García, Reinier
dc.contributor.authorGorrín Ortega, Yuney
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-04-09T23:09:10Z
dc.date.available2018-04-09T23:09:10Z
dc.date.issued2014-06-26
dc.description.abstractEn el área de la Visualización Científica, el análisis y visualización de fluidos ocupa una rama muy importante y atractiva. Los campos vectoriales, objeto matemático con el cual se representan los fluidos, son de uso común para representar otros fenómenos en la ciencia, principalmente de origen natural. Se han desarrollado varias técnicas para analizar estos tipos de datos basadas en integración numérica, en texturas, en la extracción de rasgos topológicos y en visualización directa de volúmenes. Esta investigación pretende visualizar la evolución de las zonas de comportamiento similar en fluidos no estacionarios. Por tanto se opta por usar las streamlines, técnica basada en integración que por su propia naturaleza representa de forma intrínseca la geometría del fluido. Luego se aplica un algoritmo de agrupamiento que determina la cantidad óptima de grupos en cada instante de tiempo. Partiendo de estos agrupamientos se construye un grafo que representa la evolución de los grupos de un instante de tiempo a otro. Una vez que se tiene el grafo se puede analizar el fluido determinando la evolución de los grupos y visualizando las streamlines que pertenecen a cada uno de ellos.en_US
dc.description.abstractOn the field of Scientific Visualization, analysis and visualization of fluids occupy a very important and attractive area. Vector fields wich are mathematical objects used to represent fluids, are commonly used to represent other phenomena in science, mainly of natural origin. Several techniques have been developed to analyze these data types based on numerical integration, in texture, in the extraction of topological features and direct volume visualization. This research aims to visualize the evolution of the areas of similar behavior in non-stationary fluids. Therefore we choose to use streamlines, an integration based technique that by its nature inherently represents the geometry of the fluid. A clustering algorithm that determines the optimal number of groups at each time point is then applied. From these clusters we construct a graph that represents the evolution of the groups from a moment of time to another. Once we have the graph the fluid can be analyzed by determining the evolution of groups and visualizing streamlines belonging to each one of them.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9219
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectAgrupamiento de Datosen_US
dc.subjectFluidos no Estacionariosen_US
dc.subjectEstadística Computacionalen_US
dc.subjectComputación Gráficaen_US
dc.subject.otherAlgoritmos de Agrupamientoen_US
dc.subject.otherVisualización Científicaen_US
dc.subject.otherAnálisis de Clústeren_US
dc.subject.otherFluidosen_US
dc.subject.otherEstadística Computacionalen_US
dc.subject.otherComputación Gráficaen_US
dc.titleAgrupamiento de datos en fluidos no estacionariosen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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