Computational Steering increases the understanding of relationships between the output of a simulation and its parametrized input, such as boundary conditions, physical parameters, or domain geometry. Steering relies on a running simulation which delivers results to a visualization system. However, many simulation codes cannot deliver the required interactive results. For the first time, this work investigates the use of surrogate models to augment computational steering approaches. Based on the sparse grid method, we present a distributed system that is able to deliver approximate simulation snapshots from a central repository, at interactive rates, even for very large data sets. Combined with visual analytics derived from inherent surrogate model properties, we created a novel integrated workflow for the fast investigation of parametrized simulations. The suitability of the method is demonstrated with various applications.     «

Computational Steering increases the understanding of relationships between the output of a simulation and its parametrized input, such as boundary conditions, physical parameters, or domain geometry. Steering relies on a running simulation which delivers results to a visualization system. However, many simulation codes cannot deliver the required interactive results. For the first time, this work investigates the use of surrogate models to augment computational steering approaches. Based on...     »

Computational Steering verbessert das Verständnis der Beziehungen zwischen der Eingabe einer Simulation in Form von Randwerten, physikalischen Parametern oder Geometrieveränderungen und deren Ausgabe. Gesteuert wird eine laufende Simulation, die Ergebnisse zu einem Visualisierungssystem liefert. Allerdings können viele Simulationscodes keine interaktiven Ergebnisse bereitstellen. In dieser Arbeit werden zum ersten Mal Ersatzmodelle zur Unterstützung von Computational Steering untersucht. Ein verteiltes System, das auf Dünngitterinterpolation basiert, berechnet approximierte, jedoch interaktive Simulationsergebnisse auch für hohe Simulationsauflösungen. Über Visual Analytics Methoden, die aus Eigenschaften der Ersatzmodelle abgeleitet werden, unterstützt unser neues System die schnelle Untersuchung von parametrisierten Simulationen. Die Tauglichkeit der Methode wird anhand verschiedener Anwendungen gezeigt.     «

Computational Steering verbessert das Verständnis der Beziehungen zwischen der Eingabe einer Simulation in Form von Randwerten, physikalischen Parametern oder Geometrieveränderungen und deren Ausgabe. Gesteuert wird eine laufende Simulation, die Ergebnisse zu einem Visualisierungssystem liefert. Allerdings können viele Simulationscodes keine interaktiven Ergebnisse bereitstellen. In dieser Arbeit werden zum ersten Mal Ersatzmodelle zur Unterstützung von Computational Steering untersucht. Ein...     »