データ解析と可視化

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näkemys - データ解析と可視化

デジタルデータ取得システムを使った低エネルギー核物理実験では、柔軟なデータ削減手法が重要である。本論文では、データフレームを使ったデータ処理手法を提案し、参照なしおよび参照ありのイベント構築手法を示す。これらの手法を使うことで、対話的なデータ解析が可能となる。

データサブセットの位相的品質を評価するために、パーシステンスマッチングダイアグラムを定義し、これを用いて、サブセットが元のデータセットの特徴をよく表現しているかどうかを判断できる。また、サブセットと元のデータセットの間のハウスドルフ距離の上限を算出することができる。

本研究では、大規模科学データの分散処理と可視化のために、コントアツリーの分散拡張、ハイパースイープ、およびブランチ分解のアルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムにより、コントアツリーを効率的に計算し、重要な等高線を抽出して可視化することができる。

公開データを活用して、人工衛星の検出可能性、識別可能性、追跡可能性を定量的に評価し、宇宙の安全性と持続可能性を高めるための指標を提案する。

センサーベースのシミュレーション手法を用いて、タクシー移動データから時空間イベントを検出する。

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