Vista previa Project paraveView es una aplicación diseñada con la necesidad de visualizar en mente a los grandes conjuntos de datos.
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ParaView Project es una aplicación diseñada con la necesidad de visualizar en mente a los grandes conjuntos de datos. ParaView Project es una aplicación diseñada con la necesidad de visualizar en mente a los grandes conjuntos de datos. Los objetivos del proyecto paravial incluyen lo siguiente: Arquitectura basada en estándares abiertos. Paraview se ejecuta en memoria distribuida y compartida en paralelo, así como sistemas de procesadores únicos y se ha probado con éxito en Windows, Linux y varias estaciones de trabajo de UNIX y grupos. Bajo el capó, Paraview utiliza el kit de herramientas de visualización como el motor de procesamiento y la representación de datos y tiene una interfaz de usuario escrita usando una mezcla única de TCL / TK y C ++. Vaya aquí para obtener una lista detallada de las características.Paraview fue creado por Kitware en conjunto con Jim Ahrens del Laboratorio de Computación Avanzado en Laboratorio Nacional de Los Alamos (LANL). Los contribuyentes y desarrolladores de Paravial actualmente incluyen: Kitware, LANL, Sandia Laboratorios Nacionales y Laboratorio de Investigación del Ejército. Paravial está financiado por el Programa de Opiniones del Departamento de Energía de EE. UU. Como parte de un contrato de tres años otorgado a Kitware, Inc. por un consorcio de tres laboratorios nacionales, Los Alamos, Sandia y Livermore. El objetivo del proyecto es desarrollar herramientas de procesamiento paralelo escalables con un énfasis en las implementaciones de memoria distribuidas. El proyecto incluye algoritmos paralelos, infraestructura, E / S, soporte y dispositivos de visualización. Una característica significativa del contrato es que todo el software desarrollado debe ser entregado de código abierto. Por lo tanto, la vista previa está disponible como un sistema de código abierto. Aquí hay algunas características clave de "Paraview": · Manijas estructuradas (rectilineares uniformes, rejillas rectilíneas no uniformes y cuadrículas curvilíneas), datos no estructurados, poligonales e imágenes. · Todas las operaciones de procesamiento (filtros) producen conjuntos de datos. Esto le permite al usuario procesar o guardar más información como un archivo de datos el resultado de cada operación. Por ejemplo, el usuario puede extraer una superficie de corte, reduzca la cantidad de puntos en esta superficie con enmascaramiento, y aplique glifos (por ejemplo, flechas vectoriales) al resultado. · Los contornos y los isosurfaces se pueden extraer de todos los tipos de datos utilizando escalares o componentes vectoriales. Los resultados pueden ser coloreados por cualquier otra variable o procesada. Cuando sea posible, los contornos de datos estructurados / isosurfaces se extraen con algoritmos rápidos y eficientes que utilizan el diseño de datos especiales. · Los campos de los vectores se pueden inspeccionar aplicando glifos (flechas, conos, líneas, esferas y varios glifos 2D) a los puntos en un conjunto de datos. Los glifos se pueden escalar por escalares, componentes vectoriales o magnitud de vector y pueden orientarse utilizando un campo vectorial. · Una subregión de un conjunto de datos se puede extraer cortando o recortes con un plano arbitrario (todos los tipos de datos), especificando un criterio de umbral para excluir las células (todos los tipos de datos) y / o especificando un VOI (volumen de datos estructurados por intereses. Solo los tipos) · Las líneas simplificadas se pueden generar utilizando un paso constante o integradores adaptativos. Los resultados se pueden mostrar como puntos, líneas, tubos, cintas, etc., y pueden ser procesadas por una multitud de filtros. · Los puntos en un conjunto de datos se pueden combinar (desplazados) con escalares (dado un vector de desplazamiento definido por el usuario) o con vectores (no disponibles para las redes rectilíneas no lineales). · Con la calculadora de matriz, las nuevas variables se pueden calcular mediante matrices de campo o células existentes. Se admiten una multitud de operaciones escalares y vectoriales. · Los datos pueden ser probados en un punto o en una línea. Los resultados se muestran gráficamente o como texto y se pueden exportar para un análisis adicional. ParaView ofrece muchas otras fuentes de datos y filtros de forma predeterminada (extracción de bordes, extracción de superficie, reflexión, decimación, extrusión, alisado ...) y cualquier filtro VTK se puede agregar al proporcionar una descripción XML simple (VTK proporciona cientos de fuentes y filtros , consulte la documentación de VTK para una lista completa). Lo que está nuevo en esta versión: · Esta versión agrega una representación de volumen de cuadrícula rectilínea uniforme paralela (VTKImagedata). · Introduce nuevos algoritmos para la representación de volumen de cuadrícula no estructurada paralela. · Soporte para la representación de la pantalla de pantalla acelerada. OpenGL FrameBuffer. · APOYO MULTI-BLOCK mejorado. · Soporte de AMR mejorado. · Guardar animación con FFMPEG. · Se han agregado filtros para fluidos, openfoam, MFIX, LSDYNA y ACUSOLVE. · Un filtro de degradado para datos no estructurados. · Muchas otras mejoras y bugfixes.

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