计算机仿真(第7章科学计算可视化)ppt课件.ppt

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1、第7章 科学计算可视化,7.1 科学计算的目的、意义与应用领域 1科学计算的目的、意义目的：洞察，而不仅是获取数据。通过科学计算来启发和促进人们对自然规律的更深度认识。从而发现新规律，建立新学科，并应用于生产实践。 科学研究方法：实验方法、理论方法、科学计算以往，科学研究方法是采用实验方法和理论方法。计算机的诞生为技术革命带来新的方法，即科学计算。,本资料由-校园大学生创业网-提供http:/,意义,模拟客观物理世界的过程。作为实验的代替或补充，检验理论，模型进行预测，模拟在实际中无法重复或实验的自然现象或社会现象。发现新规律科学定量化，利用数值实验对多个模型进行模拟与筛选。,意义,科学计算作

2、为一门工具性、方法性、边缘性的新学科，已经确立和得到发展。实验、理论、计算已成为科学研究方法上不可缺少的三个重要手段。科学计算在各种科学与工程领域中逐步形成了计算性学科分支，如：计算流体力学、计算物理、计算力学、计算化学、计算地震学等。在核技术、气象、石油勘探、航空航天、密码破译中，计算是必不可少的重要工具。,2科学计算的主要应用领域,核武器的研究与设计：核爆炸过程的细节、图像、数据。飞行器：数值风洞实验。大气科学：大气模拟、气象预报。石油资源勘探：人工地震法，对人工地震法的反射信号处理。资源调度、交通管理、生态环境：建立数学模型，实行动态分析、预测统筹和规划。基础理论研究。,3科学计算可视化

3、是科学计算中不可缺少的一个组成部分,科学计算主要部分： 很高的数值计算要求，是数值计算密集型计算机应用领域 计算过程中产生大量的数字信息研究人员分析这些巨大的数据非常费时、费力，甚至不可能。因此必须借助科学计算可视化，即用直观的图形输出代替数字输出。,7.2 科学计算可视化的概念和作用,1. 科学计算可视化的概念科学计算可视化( Visualization in Scientific Computing ,ViSC)是发达国家80年代后期提出并发展起来的一个新的研究领域。1987年2月，美国国家科学基金会在华盛顿召开了有关科学计算可视化的首次会议，与会者认为：将图形图像技术应用于科学计算是一个

4、全新的领域。并指出：科学家们不仅需要分析由计算机得出的计算数据，而且需要了解在科学计算过程中数据的变化情况。而这些都需要借助于计算机图形学及图像处理技术。会议将这个涉及多学科的领域定名为科学计算可视化。,概念,科学计算可视化：是指运用计算机图形学和图像处理技术，将科学计算过程中产生的数据及计算结果转化为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。,主要功能,科学计算可视化将图形生成技术、图像处理技术和人机交互技术结合在一起。其主要功能是： 从复杂的多维数据中产生图形。 分析和理解存入计算机的图像数据。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术的多

5、个领域。科学计算可视化是对计算及数据进行搜索，及获得对数据的理解与洞察。,科学计算可视化的覆盖学科,符号与结构数据,程序/数据,交互设备,图像与信号数据,摄像机,传感器,扫描仪,显示器,图像理解（计算机视觉）,（键盘、鼠标、数字化仪）,图像信号（计算机图形学）,交换（科学与符号计算）,变换（图像处理学）,学科分类,ViSC处理数据分两类：图像处理与信号数据图像数据符号与结构数据抽象数据,2. 科学计算可视化的作用,（1）提供可视化工具。为各大应用领域提供分析工具和手段，以便分析和显示大体积的、随时间变化的多维数据，并可快速而轻易地提取有意义的特征和结果。（2）控制计算过程。为模拟计算和数据分析

6、提供视觉交互手段，使研究人员能够跟踪和交互驾驭他们的模拟和计算，提高计算效率和质量。（3）洞察数据间的关系。利用工作站的良好性能、大容量存储空间、强大的图形设施，将图形和计算紧密结合，支持那些把视觉洞察力作为问题求解能力的应用领域。,2. 科学计算可视化的作用,（4）动态模拟。利用工作站提供的强大计算能力，结合高速三维图形流水线（将处理的数据实时地变换为图形图像），进行实时动态模拟，并通过视觉对模型的性能或合法性进行有效分析，使在建模、模拟和动画等应用领域取得显著效益。（5）为数据提供表现方法，进一步研究数学模型和模拟方法，使之更加接近现实，为科学家增加获得新知识和新理解的可能性。（6）设计和

7、模拟同时进行。,7.3 科学计算可视化的历史背景与发展概论,1986.10美国国家科学基金会召开“图形、图像处理与工作战”小型讨论会，确定ViSC为新研究领域。1987.2召开“ViSC”研讨会，发表一篇论文，这篇论文标志ViSC的诞生。80年代中期，随着超级计算机的应用和发展，科学计算可视化的需求越来越强烈。同时，图形图像技术的成熟发展，也为可视化的发展奠定了基础。,7.4 实现科学计算可视化的软、硬件要求,硬件要求(1)高性能图形工作站(2)高传输速率的网络(3)大容量的外存储器(4)图形拷贝设备（静态画面，动态画面）,2. 软件要求,（1）以图形显示物理量。用适当的图形表示方式显示数据场

8、中各类物理量的分布情况，包括标量场、矢量场和张量场的图形显示。可视化图形与传统图形的区别在于它的主要表现在内的物理特性，而不是强调外观的真实感。（2）提供三维数据场的体绘制能力。实现三维数据场的整体显示，通过控制透明性观察到数据场的内部结构。（3）提供对数据场按任意角度进行切片的功能。可把复杂的三维问题简化为一系列二维平面来研究，减少分析的难度。（4）实现动态显示。一方面能连续显示三维数据场任意方向上的所有切片，以反映整个数据场的结构，另一方面能连续显示数据场整体或部分随时间变化的情况。,2. 软件要求,（5）多维数据的可视化技术。（6）数据场和物体外形的合成技术。（7）科学数据的模型、结构与

9、格式，科学数据的管理与操纵。（8）交互式数据可视化分析。如交互改变观察点的位置和方向，观察数据场的各个部分。交互改变颜色与其索引之间的关系，突出感兴趣部分的物理特征，对画面进行局部放大，对感兴趣的部分进行仔细分析，多幅画面的叠加和比较等。（9）实现驾驭式计算可视化。（10）系统的可扩充性和友好的人机界面。,7.5 科学计算可视化实现的基础,7.5.1 硬件基础 可视化硬件平台ViSC是科学计算与图形图像技术的结合。可视化工具：包括硬件平台、可视化软件两大类。可视化硬件平台包括：（1）计算机：超级计算机是大型科学计算和数据处理的理想平台，图形工作站是图形图像处理的理想平台。（2）外设。ViSC的

10、硬件平台模式主要有三种：集中处理模式、分布式处理模式 、后置式处理模式,集中处理模式,超级计算机,计算,图形终端或工作站,图形工作站,高速通道或网络,（计算与可视化在一台机器上）,分布式处理模式,超级计算机,图形工作站,图形工作站,图形工作站,网络,数据操纵与可视化映射,图形绘制,网络,图形工作站,图形工作站,图形工作站,图形工作站,后置式处理模式,特殊的分布式处理，科学计算与可视化之间无交互。超级计算机产生数据存入磁盘，然后拷贝到图形工作站进行可视化分析，耽误一定时间。,图形输入设备,输入设备应能使用户与其数据图示进行交互，甚至来直接从数据源来处理数据。鼠标：光电式和机械式两种。用于二维交互

11、，也可模拟三维输入（二维序列）。数据手套：利用各种传感器技术，解释手在三维空间的位置和方向。空间球：外表类似于跟踪球，但它不移动，而只是感应所加的力。空间球具有感应转矩，适合表示旋转。同时也可表示平移。用户移动，而空间球不动。因此物体移动不受限制（数据手套受限）。输入设备还有数字照相机、数字化仪、开关板、三维定位器等。,图形输出设备,彩色硬拷贝：打印机、图形硬拷贝机头盔显示器：输入一对立体视图。使用户观察到图像（虚拟世界）。用户通过眼镜以三维立体画面的形式观察虚拟现实，头向某一方向移动引起图像向另一方向移动而达到补偿.头盔显示器和数据手套是未来可视化系统的重要组成部分。视频输出设备：使用视频录

12、像机。光栅扫描图形显示器：最常用的输出设备，一般分辩率为1280*1024,刷新率60帧/秒。每一象素用24位二进制表示。,7.5.2 图形软件,图形软件只是提供对可视化系统的支持，它本身并不提供可视化能力。1. 二维图形系统当可视化系统要建立二维抽象可视化对象时，可采用二维图形系统进行交互和显示，这一领域的国际标准有GKS，它定义了Forthan、Pascal、Ada、C语言编程接口。2. 三维图形系统可视化系统通常建立三维抽象可视化对象。GDS-3D：具有与GKS相同的特性。PHIGS：也是ISO计算机图形标准，用于造型、显示及操纵三维图形元素，已在许多工作站的硬件上实现。PHIGS PL

13、US：是PHIGS的扩充版。OPEN GL：在IRIS GL图形库发展而来的。目前，IBM、DEC、Compaq、Microsoft等公司购买了OPEN GL生产许可证。OPEN GL可望成为未来的三维图形国际标准。3. 窗口系统XII：提供二维图形能力PEX：是XII的PHIGS PLUS扩展，将三维图形功能嵌入到窗口系统。,7.6 可视化技术的重要分支,可视化技术就是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术，是研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。近年来，随着工程技术、软件技术、数据仓库技术、网络技术、电子商

14、务技术等计算机及应用技术的发展。可视化技术的涵盖内容越来越广泛，逐渐产生了一些主要的分支。除了最早形成的科学计算可视化外，还产生了像软件可视化、数据可视化、信息可视化等重要分支。,7.6.1 软件可视化,软件的主体是程序，当程序编写完装入计算机后，就“消失”在存储介质中了。此后，程序结构，运行行为都看不见摸不着。这使得对大型复杂软件的直接理解几乎不可能，给软件开发、测试、维护和评估带来极大的困难，阻碍了软件的发展和应用。因此软件界一直在研究软件可视化技术。,1. 概念,软件可视化（Software Visualization）： 利用印刷术、图形、动画以及具有现代人-机交互功能的电影制片技术和

15、计算机图形技术等手段，使得软件便于理解和有效使用。,2. 软件可视化(SV)研究内容,软件可视化,静态算法可视化,算法动画,算法可视化,程序可视化,静态代码可视化,静态数据可视化,数据动画,代码动画,VP,PbD,高层,低层,VP：可视程序设计PbD：示范程序设计（动画程序设计）,2. 软件可视化(SV)研究内容,（1）软件可视化（SV）指对计算机程序（较低层）或算法（较高层）的可视化。分为程序可视化，算法可视化。（2）程序可视化（PV：Program Visualization）指对程序代码或数据结构的静态或动态特征进行的可视化，分为种：静态代码可视化、静态数据可视化、数据动画、代码动画。（

16、3）算法可视化（Algorithm Visualizayion）指对软件高层抽象的可视化，分种：静态算法可视化、动态算法可视化（算法动画）流程图是一个简单的静态算法可视化的例子。,2. 软件可视化(SV)研究内容,（4）可视程序设计（VP：Visual Programming）指在构造程序时，利用“可视化”技术对程序进行规范说明。VB和VC+就是具有一定可视化编程能力的可视程序设计语言。VP本身已形成一个领域。VP和SV的主要差别在于目标不同：VP的目标是使程序的规范说明与设计变得较容易；SV的目标是使程序和算法变得较容易理解。VP本身可以传递程序的信息，它是静态代码/数据可视化的一种表现。许

17、多VP系统提供了某种SV，但这并不是它的主要功能。,2. 软件可视化(SV)研究内容,（5）示范程序设计（PbD：Programming by Demonstration）指通过用户的演示实例来实现程序的规范说明，它是一个类似于SV的与VP有关的领域。在早期文献中，有时称实例程序设计（Programming by Example），意为用户创建一个程序时可以不需要高级的程序设计技巧，可以只演示一个实例，而由系统推导一个程序。因此，如果用户知道如何在计算机上完成一个任务，那就可以建立一个程序去完成该任务。 （6）计算可视化（Computation Visualization）包含硬件性能方面的S

18、V，有时称为性能可视化（Performance Visualization）。计算可视化对于多处理体系结构上的负载均衡或性能优化是很重要的。,3. 软件可视化系统,开发SV系统时，要解决的技术问题是如何将程序（行为）特征映射到图形（动画）表示。SV系统三要素：程序、映射、图形。对应的，有三类参与者：程序员，编程，但他们不一定知道程序将被可视化；可视化人员，定义和构造映射。按SV系统功能和使用要求做出规范说明，实现SV系统与程序、算法的关联和应用；用户，以静态方式或交互导航方式观察可视化结果。,程序（算法）,可视化映射,可视化表示,程序员,动画制作者（抽象和规格说明方法）,观察者,4. 软件可视

19、化系统实现的若干方法,从SV系统三要素角度出发，可对其系统实现从七个方面加以概述： 应用范围 可视化内容 规格说明方法 数据采集时间 交互手段 表现形式 效果,（1）应用范围（Scope）,指SV系统可以对哪些程序进行可视化，包括通用性（Generality）和规模度 （Scalability）。通用性：SV系统能够对一个特定类型中的任意程序进行可视化，其约束条件只能是硬件条件、操作系统类型、编程语言种类、是否允许并行程序、应用的某些限制等。否则成为实例系统。规模度：系统能处理的最大程序和最大输入数据集。这个特性涉及系统的基本限制。它确定对大型程序提供可视化的优良程度。目前大多数系统从技术上说

20、能够对大型程序和数据集进行可视化，但很少有被证实的例子。,（2）可视化内容（Content）,指SV系统可以对程序的哪些方面进行可视化，包括程序可视化和算法可视化，有静态、动态之分。程序可视化与算法可视化的区别细微，一般认为： 若所设计的系统在于研究用户的一般算法。可归到算法可视化类； 若系统在于用户实现某种具体的算法，则归于程序可视化类。程序可视化和算法可视化都涉及代码、控制流、数据结构、数据流的可视化程度。例如： 代码可视化：规整打印源代码、结构图、调用树。 数据结构可视化：复合数据结构图。 数据流可视化：数据流图、调用堆栈活动视图。,（3）规格说明方法（Method）,指SV系统实现可视

21、化时的规格说明方法。包括可视化规格说明式样与被可视化程序的连接方法。可视化规格说明式样：预定义方法：采用固定映射方式，以便从程序得到流程图、模块调用图。用不同色彩显示结构化语句不同层次代码等。注释方法：先构造一个动画子程序库，然后对源程序进行分析处理。在必要的地方添加某个动画子程序。动画子程序的参数从源程序中提取，最后得到一个新程序。该程序的执行与动画演播同步进行。触发方法：在程序中设置“程序状态”（几个有代表性的数据），在“程序状态”和图形表示之间建立关联。用“程序状态”的改变触发图形图像的改变。可视化语言方法：提供可视化语言，支持用户以指令方式编写可视化代码。,（3）规格说明方法（Meth

22、od）,连接方法：可视化软件与被可视化软件之间的连接方法，涉及三个问题：侵略方式：可视化软件是否影响源代码。分侵略式、非侵略式。代码无知允许性：是否需要了解源代码。非完全自动可视化系统中，需要对程序代码有一定的了解。完全自动可视化系统有较高的代码无知允许性。耦合性：可视化系统与程序代码的耦合程度，大多数系统与被可视化程序是紧耦合的，只有事后处理系统根本不需要任何耦合。,（4）数据采集时间（Data Gathering Time）,指可视化所需要的数据的采集时间是在编译时，还是在运行时或者二者之中。一般来说，编译时采集数据，只限于静态可视化。运行时采集数据可实现动态可视化和交互操作。运行时采集数

23、据，涉及一个时间控制映射问题，即“程序时间”和“可视化时间”之间的映射方式。按采集的时间点，有三种情况：在某种时间点上采集数据，且生成一个静态可视化，则时间控制映射为“静态静态”，系统生成一个映射。在某个时间区间采集数据，且生成一个静态可视化，则映射为“动态静态”，系统生成一个轨迹。在一个程序执行周期采集数据，且生成一个动画（最普遍的方式），则映射为“动态动态”。,（5）交互手段（Interaction）,指用户与SV系统的交互与控制方法。三个方面：交互样式（Style）、导航（Navigation）、脚本编排设施（Scripting Facilities）。交互样式：用户给系统发命令所使用的

24、方法，如按钮、菜单、命令行等。导航：可视化过程中系统所支持的操作性能（当程序或数据集大时，导航特别重要），导航性能包括改变分辩力、标尺、压缩、选择、抽象、删除无关细节信息、控制程序启停、运行快慢、反时间方向可视化等。脚本编排设施：系统提供的管理设施，用于管理可视化交互记录和重放等。,（6）表现形式（Form）,指SV系统输出可视化信息的表现形式和特征，包括六个主要方面：媒体、抽象、呈现样式、颗粒性、多重视图、程序同步。媒体（Medium）可视化系统显示介质，如：纸、胶片、录像带、终端、图形工作站、虚拟现实环境。,（6）表现形式（Form）,抽象（Abstraction）对程序可视化特征的抽象程

25、度。从低到高分为个层次：直接表示：如代码的格式化清单、指示变量值的准尺、链表、二叉树的二维表示、显示当前的执行语句、显示栈跟踪调用过程等。结构化抽象：如程序的结构图、网络互联图、运行性能的直方图、按比例色彩块标注的内存分配和使用图等。合成抽象：抽象信息不是来自程序数据而是经过合成运算，例如：显示程序有待完成的工作而不是已完成的工作。解析抽象：不注重程序运行的操作细节，而是程序解析思想中的重要问题，如：并发计算中程序正确性问题。,（6）表现形式（Form）,呈现样式（Presentation Style）可视化的外观，即系统生成可视化时所使用的图形符号集（包括图形元素的颜色和维数），动画和声音等

26、。颗粒性（Granularity）系统呈现粗、细颗粒的能力。需要时系统能过滤掉细微末节而得到大比例尺图像，滤掉不感兴趣的信息。多重视图（Multiple Views）系统对可视化对象提供多重同步视图的能力，如：同时提供数据结构的粗颗粒视图和细颗粒视图。或同时提供执行源代码的视图和相应的数据视图。,（6）表现形式（Form）,程序同步（Program Synchronization）系统能同时产生多个同步程序的可视化。此功能用于比较两个程序的执行速度，确定一个算法与另一个算法的不同，一个特定算法与正确算法相比的不同之处。,用户对SV系统的可视化信息满意程度。（主观性度量，涉及因素较多）效果涉及可

27、视化内容的逼真度和完备性，特别是侵略性问题。如果系统能对并行程序可视化，那么它是否会破坏程序的执行顺序。因为激活可视化系统的结果可能改变进程的相对执行速率，从而产生不同的结果。目前，多数SV系统只适合于课堂演示，很少系统适合于软件工程用。除了那些与源代码紧耦合的系统，SV系统的输出质量取决于各个例子，没有严格的技术评估。尽管如此，由于SV的潜在优势，它仍然是可视化技术的热门方向之一。,（7）效果（Effectiveness）,7.6.2 数据可视化,可视化技术是研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。随着可视化技术内涵的拓展，以及数据仓库技术的推广，数据可视化的概念变得日益重要

28、。数据可视化（Data Visualization）是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化。它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系。,1. 基本概念,(1)数据空间：由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。(2)数据开发：利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。(3)数据分析：对多维数据进行切片 、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。(4)数据可视化：将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。(5)数据可视化方法：将

29、数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示。可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。,2. 数据可视化的主要技术,目前数据可视化已提出多种方法，根据其可视化原理，可分为： 基于几何技术 面向像素技术 基于图标技术 基于层析技术 基于图像技术 分布式技术等,(1)基于几何的技术,基于几何的可视化技术以几何画法或几何投影的方式来表示数据库中的数据，比如Scatterplots、Landscapes、Projiection Pursuit、Parallel Coordinates等。平行坐标法：是最早提出的以二维形

30、式表示n维数据的可视化技术之一。实现思想：将n维数据属性空间通过几条等距离的平行轴映射到二维平面上，每一条轴线代表一个属性维，轴线上的取值范围从对应属性最小值到最大值均匀分布。这样，每一个数据项都可以根据其属性值用一条折线段在几条平行轴上表示出来。,优点：对较少的数据集，在二维平面上反映每个数据的n维属性。对大型的数据集，反映各维属性之间的关系和数据在各维属性之间的走向趋势。 图：4个5维（属性）数据,(2)面向像素的技术,实现思想：将每一个数据项的数据值对应于一个带颜色的屏幕像素。不同的数据属性显示于不同的窗口。优点：便于显示更多的数据项，对于高分辨率显示器，可以显示100万个数据。,同一数

31、据项的属性值,属性1,属性2,属性3,属性4,属性5,属性6,图：大量数据项的可视化结果,图：一个数据项的可视化（6个窗口）,(2)面向像素的技术,有种方式：独立方式、查询方式独立方式：将数据库中的数据依次从左到右（从上到下）的次序一行一行（一列一列）地排列显示出来，数据值的变化范围同事先固定好的颜色变化范围相对应。查询方式：根据数据值同查询要求的符合程度来匹配不同的颜色。每一个数据项的值A（a1, a2, an ）,查询要求Q（q1 , q2 qn ）,距离函数distances(d1 , d2 dn ),计算每个属性值与查询要求的匹配值，得到每个数据的一个总的距离值D，D越小，越是用户希望

32、看到的数据。查询的数据结果按D的值由小到大从屏幕的中央螺旋地向四周展开。这样，不仅能看到所查询的数据，还能观察数据匹配与否的走势。,(3)基于图标的技术,实现思想：用一个简单图标的各个部分表示n维数据属性。包括：Chernoff-face,Shape coding,Stick Figures等。优点：适合于某些维值在二维平面上具有良好展开属性的数据集。枝形图方法（Stick Figures）：是基本方法之一。选取多维属性中的两种属性作为基本的XY平面轴，在此平面上利用小树枝的长度或角度的不同表示出其他属性值的变化。,相同,右边不同,(4)基于层次的技术,主要针对数据库系统中具有层次结构的数据信

33、息，如人事组织、文件目录、人口调查数据等。实现思想：将n维数据空间划分为若干子空间，对这些子空间仍以层次结构的方式组织并以图形表示出来。该技术包括：Dimensional Stacking,Treemap,Cone Tree等方法。树图（Tree map）是其中的代表。树图：根据数据的层次结构将屏幕空间划分成一个个矩形子空间，子空间大小由节点大小决定。 实现方法：树图层次根据根节点到叶节点的顺序，水平和垂直依次转换，首先将空间水平划分，下一层子空间垂直划分，再下一层子空间又进行水平划分，等等。划分的每一个矩形可以进行颜色匹配，或必要的说明。,树形结构和树图层次,每一个结点都有一个名称和数值大小

34、，父结点是各子结点大小的总和。,3. 数据可视化和科学计算可视化的比较,二者是可视化技术的主要分支，是可视化技术运用于不同领域的结果。最大区别：所处理的数据对象不同科学计算可视化：主要针对科学与工程领域的计算或测量数据，侧重于科学与工程测量领域的空间连续数据可视化数据可视化：主要针对大型数据集中的非空间离散数据。科学计算可视化：主要是数据场的可视化，包括点数据场、标量场、矢量场和张量场的可视化等。数据可视化：致力于在二维平面上显示数据的多维属性，分析并发现其中的关联和走势。科学计算可视化：可利用基本的参数模型。先将原始数据转换为几何数据，再将几何数据转换为图像数据，最后进行映射和绘制。数据可视

35、化：没有基本模型，可视化系统可输出带有多变量的图形化分析数据，帮助分析员进行信息发现，然后查看到那些无论系统计算能力有多强，机器算法都难以确定的模式和关系。尽管二者应用领域和处理方法不同，但都以计算机图形图像处理技术来分析和显示数据源，故有些技术可相互借鉴，如Chernoff-face。,数据可视化和科学计算可视化比较表,4. 数据可视化发展方向,(1)同数据挖掘紧密联系。目前数据可视化技术中的数据挖掘和分析功能难以运用数据挖掘公式和算法。对可视化的数据反映出的结构和特点难以把握和证实。而数据挖掘和数据分析工具本身并不包含可视化技术，应研究二者的结合。(2)提高人机交互能力。为用户提供有效数据查询，并在数据库管理系统帮助下分析、评估用户的查询条件和查询结果，指导用户提出更符合实际数据关系的查询。(3)开发针对某一类特定数据的可视化系统。如银行信贷数据、股票数据、公司人事信息等，使相应的数据得到充分显示和分析，然后再考虑推广到更广泛的数据中应用。(4)扩展和完善已有的数据可视化技术和方法，生产相应的技术产品。,第7章结束,好好学习 天天向上,