Sciact
  • EN
  • RU

Использование топологического анализа данных для визуализации выходной информации приборов Научная публикация

Журнал Научная визуализация (Scientific Visualization)
ISSN: 2079-3537
Вых. Данные Год: 2023, Том: 15, Номер: 2, Страницы: 11-21 Страниц : 11 DOI: 10.26583/sv.15.2.02
Ключевые слова топологический анализ данных, персистентная гомология, вложение Takens, динамика твердого тела
Авторы Чуканов С.Н. 1 , Чуканов И.С. 2
Организации
1 Sobolev Institute of Mathematics of the Siberian Branch of RAS, Omsk branch, Omsk, Russia
2 Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin, Ekaterinburg, Russia

Информация о финансировании (2)

1 Омский филиал ФГБУН «Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН». FWNF-2022-0016
2 Российский научный фонд 22-21-00035

Реферат: В статье рассматривается вложение Takens для двух- и трехмерной визуализации данных одномерных временных рядов. В работе рассматривается использование топологического анализа данных совместно с вложением Takens для анализа выходной информации динамической системы – твердого тела. Построены 3D изображения кривых, построенных по трем компонентам вектора угловой скорости твердого тела для различных значений главных моментов инерции. Построены трехмерные изображения кривых, построенных на основе вложения Takens для компоненты угловой скорости твердого тела для различных значений главных моментов инерции. Расстояния между трехмерными изображениями кривых определяются с помощью построения функций персистентного ландшафта. Использование метода топологического анализа данных совместно с вложением Takens для сравнения изображений позволяет классифицировать и идентифицировать изображения и выходную информацию приборного состава.
Библиографическая ссылка: Чуканов С.Н. , Чуканов И.С.
Использование топологического анализа данных для визуализации выходной информации приборов
Научная визуализация (Scientific Visualization). 2023. V.15. N2. P.11-21. DOI: 10.26583/sv.15.2.02 Scopus РИНЦ OpenAlex
Даты:
Опубликована в печати: 27 июн. 2023 г.
Опубликована online: 27 июн. 2023 г.
Идентификаторы БД:
Scopus: 2-s2.0-85167580977
РИНЦ: 54052117
OpenAlex: W4382467780
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: