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

Modulverantwortliche/r: Roberto Grosso
Lehrende: Roberto Grosso

Start semester: SS 2017Duration: 1 semesterCycle: jährlich (SS)
Präsenzzeit: 60 Std.Eigenstudium: 90 Std.Language: Englisch

Lectures:

Empfohlene Voraussetzungen:

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

Algorithmen und Datenstrukturen (WS 2016/2017)

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.

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.

Fachkompetenz
Wissen
Die Studierenden

  • geben die Definition von Gleitpunktzahlen wieder

  • reproduzieren Formel zur Berechnung von Flächen und Volumina

Verstehen
Die Studierenden

  • erklären die Kondition Problemen

  • veranschaulichen Methoden der Freiformflächenmodellierung

  • erläutern das Abtasttheorem und die Fouriertransformation

Anwenden
Die Studierenden

  • implementieren Algorithmen zur Lösung von linearen Gleichungssystemen

  • lösen Interpolation- und Approximationsaufgaben

  • berechnen iterativ Lösungen von nichtlinearen Gleichungen

Analysieren
Die Studierenden

  • klassifizieren Optimierungsprobleme

  • erforschen lineare Ausgleichsprobleme

Lern- bzw. Methodenkompetenz
Die Studierenden

  • beherrschen Analyse und Lösung kontinuierlicher Probleme durch Diskretisierung, Implementierung und Rekonstruktion.

Sozialkompetenz
Die Studierenden

  • lösen Aufgaben der Algorithmen kontinuierlicher Problem in Gruppenarbeit

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. Life Science Engineering (Master of Science)
    (Po-Vers. 2015w | TechFak | Life Science Engineering (Master of Science) | 1.-2. Wahlpflichtmodul (ohne Praktikum) | Applied Visualization)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science)", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)", "Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))", "Informatik (Bachelor of Science)", "Informatik (Master of Science)", "Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)", "Maschinenbau (Bachelor of Science)", "Maschinenbau (Master of Science)", "Mathematik (Bachelor of Science)", "Medizintechnik (Bachelor of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details

Studien-/Prüfungsleistungen:

Applied Visualization (Lecture and Tutorials) (Prüfungsnummer: 37211)
Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5 ECTS
Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
weitere Erläuterungen:
Klausur in elektronischer Form mit einem Anteil im Antwort-Wahl-Verfahren

Erstablegung: SS 2017, 1. Wdh.: WS 2017/2018
1. Prüfer: Roberto Grosso
Termin: 31.07.2017, 10:00 Uhr, Ort: 02.151-113
Termin: 29.03.2018, 10:00 Uhr
Termin: 17.07.2018
Termin: 16.04.2019

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