Applied Visualization (AppVis)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Applied Visualization)
(Prüfungsordnungsmodul: Applied Visualization)

Lectures:

• • Applied Visualization
    (Vorlesung, 2 SWS, Roberto Grosso, Mon, 08:15 - 09:45, H4)
  • Tutorials to Applied Visualization
    (Übung, 2 SWS, Daniel Zint, 16:15 - 17:45, Raum n.V.; Thu, 14:15 - 15:45, H4; starting 2.5.2019)

Empfohlene Voraussetzungen:

It is recommended to finish the following modules before starting this module:

Algorithmen und Datenstrukturen (WS 2018/2019)

Inhalt:

Die Visualisierung beschäftigt sich mit allen Aspekten, die im Zusammenhang stehen mit der visuellen Aufbereitung der (oft großen) Datenmengen aus technisch-wissenschaftlichen Experimenten oder Simulationen zum Zwecke des tieferen Verständnisses und der einfacheren Präsentation komplexer Phänomene. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die grundlegenden Algorithmen und Datenstrukturen, sowie einen Überblick über die verfügbaren Softwarewerkzeuge und verbreiteten Dateiformate. Behandelt werden u.a. folgende Themen:

• Visualisierungsszenarien

• Gitterstrukturen und Interpolation

• Verfahren für 2D Skalar- und Vektorfelder

• Verfahren für 3D Skalar- und Vektorfelder

• Verfahren für multivariate Daten

• Volumenvisualisierung mit Isoflächen

• Direktes Volume-Rendering

In der Übung werden die Vorlesungsinhalte eingeübt und vertieft.

Visualization includes all aspects related to the visual preparation of usually large data sets from technical or scientific experiments and simulation. For a better understanding and a meaningful representation of complex phenomena, methods from interactive computer graphics are applied. This lecture introduces basic algorithms and data structures and gives an overview of available software tools and common data formats.

The lecture covers the following topics:

• scenarios for visualization
  

• meshes and data representation
  

• methods for 2D scalar and vector fields
  

• methods for 3D scalar and vector fields
  

• methods for multivariate data
  

• volume rendering with iso-surfaces
  

• direct volume rendering

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden:

• verfügen über tieferes Verständnis der visuellen Aufarbeitung von großen Datenmengen aus technisch-wissenschaftlichen Experimenten oder Simulationen

• sind mit grundlegenden Algorithmen und Datenstrukturen der Visualisierung wissenschaftlicher Daten vertraut

• verfügen über einen Überblick über die verfügbaren Softwarewerkzeuge und verbreiteten Dateiformate

• sind fähig, einfachere Präsentation komplexer Phänomene mit erlernten Methoden selbständig vorzubereiten

• sind in der Lage, selbstständig einfache Computerprogramme für die Visualisierung anwendungsspezifischer Daten zu entwickeln.
  

Students

• have a deep understanding of the process of visual processing of large data sets from scientific experiments and simulations

• can explain and apply fundamentals algorithm and data structures of scientific visualization to common practical problems

• are familiar with standard software tools in the area of scientific data visualization

• can carry out simple research projects requiring methods for the visualization of scientific data

• are able to implement simple algorithms for the visualization of scientific data from common science and engineering applications

Literatur:

• M. Ward, G.G. Grinstein, D. Keim, Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, Taylor & Francis, 2010

• AC. Telea, Data Visualization: Principles and Practice, AK Peters, 2008

• C.D. Hansen and C.R. Johnson, Visualization Handbook, Academic Press, 2004

• G.M. Nielson, H. Hagen, H.Müller, Scientific Visualization, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, 1997
  

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2010 | TechFak | Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Technische Wahlmodule | Applied Visualization)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Applied Visualization (Prüfungsnummer: 37211)

(englischer Titel: Applied Visualisation)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5.0 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

weitere Erläuterungen:
Klausur in elektronischer Form mit einem Anteil im Antwort-Wahl-Verfahren

Erstablegung: SS 2019, 1. Wdh.: WS 2019/2020

1. Prüfer:

Roberto Grosso

Termin: 02.08.2019, 14:00 Uhr, Ort: CIP 01.155-113 und 01.155N-113
Termin: 14.02.2020, 14:00 Uhr, Ort: CIP 01.153
Termin: 14.08.2020, 10:00 Uhr, Ort: Physikum, Hörsäle H, E und G
Termin: 26.02.2021