[發明專利]一種基于高階網絡的流場表示方法、系統及介質

在審

• 申請號: 202210142653.8
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114547956A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 蘇坤華;陳楠;李智洪;陶鈞
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06F30/25
• 分類號: G06F30/25;G06F30/27;G06F30/28;G06F111/04;G06F111/08;G06F113/08;G06F119/14
• 代理公司: 深圳市創富知識產權代理有限公司 44367
• 代理人: 高冰

本發明公開了一種基于高階網絡的流場表示方法、系統及介質，該方法包括：基于局部流場中連接數據塊中粒子的高階依賴關系和分布情況信息，構建分布矩陣；對分布矩陣進行聚合處理，將分布矩陣中的粒子由高階狀態聚合到高階節點上，得到聚合矩陣；基于全局流場下聚合矩陣中粒子之間的轉移關系，構建概率轉移矩陣；基于分布矩陣、聚合矩陣和概率轉移矩陣，構建三層高階網絡模型；對三層高階網絡模型進行優化處理，并基于優化后的模型生成流場表示結果。本發明通過建立三層高階網絡模型并對模型進行優化，能夠在全局流場下提升流場可視化結果展示質量。本發明作為一種基于高階網絡的流場表示方法、系統及介質，可廣泛應用于流場可視化技術領域。

技術領域

本發明涉及流場可視化領域，尤其涉及一種基于高階網絡的流場表示方法、系統及介質。

背景技術

流場是科學與工程模擬中產生的重要的數據場，比如大氣海洋的模擬，飛機與汽車的數值模擬以及燃燒的模擬等等，對流場的可視化能夠使這些數據模擬更加直觀的被理解，而流場可視化也一直是科學可視化的熱點與難點，現有的基于圖的技術通常都有一個相似的構造過程，現有技術只是彌補了被低估的長期依賴，沒有在每個區塊內提供精細的行為水平信息，且未能合并高階依賴關系之間連接，只捕獲了流場局部的高階模式，而不能描述流場的全局結構。因此，現有的技術不太容易擴展到支持數據分區、工作負載平衡和流場分解等任務上。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的是提供一種基于高階網絡的流場表示方法、系統及介質，能夠在全局流場下提升流場可視化展示結果的質量。

本發明所采用的第一技術方案是：一種基于高階網絡的流場表示方法，包括以下步驟：

基于局部流場中連接數據塊中粒子的高階依賴關系和分布情況信息，構建分布矩陣；

對分布矩陣進行聚合處理，將分布矩陣中的粒子由高階狀態聚合到高階節點上，得到聚合矩陣；

基于全局流場下聚合矩陣中粒子之間的轉移關系，構建概率轉移矩陣；

基于分布矩陣、聚合矩陣和概率轉移矩陣，構建三層高階網絡模型；

對三層高階網絡模型進行優化處理，并基于優化后的模型生成流場表示結果。

進一步，所述基于局部流場中連接數據塊中粒子的高階依賴關系和分布情況信息，構建分布矩陣這一步驟，其具體包括：

基于粒子之間存在的高階依賴關系獲取粒子在局部流場中連接數據塊之間的轉移關系，得到第一轉移關系；

基于第一轉移關系估計數據連接塊的粒子數，構建第一向量；

基于第一轉移關系獲取粒子從連接數據塊到高階狀態的分布情況信息，得到第一分布信息；

基于第一分布信息估計高階狀態中的粒子數，構建第二向量；

通過矩陣乘法對第一向量和第二向量進行逆運算，得到逆運算值；

基于逆運算值，構建分布矩陣。

進一步，所述基于全局流場下聚合矩陣中粒子之間的轉移關系，構建概率轉移矩陣這一步驟，其具體包括：

基于全局流場下，獲取粒子在高階節點之間的轉移信息并進行分類，得到有效轉移和非有效轉移；

判斷到屬于有效轉移，計算兩個相交節點在相鄰兩個時刻的粒子數量變化，得到粒子的第一轉移概率；

判斷到屬于非有效轉移，通過掩模矩陣轉換為有效轉移，計算粒子的轉移概率，得到粒子的第二轉移概率；

結合第一轉移概率和第二轉移概率，通過列向量對相鄰兩個高階節點在相鄰兩個時刻的粒子變化數量進行估計，得到粒子轉移概率；

基于粒子轉移概率，構建概率轉移矩陣。