On the boundary detection for particle-based methods: visibility, learning, interval analysis, metrics, and applications (2020)
- Authors:
- Autor USP: SANDIM, MARCOS HENRIQUE ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-10082020-144244
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; GEOMETRIA COMPUTACIONAL; DINÂMICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE DADOS
- Keywords: Aritmética intervalar; Boundary; Computational geometry; Fronteira; Interval arithmetic; Machine learning; Particle systems; Sistemas de partículas
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Esta tese é um estudo compreensivo sobre a definição, desenvolvimento, e avaliação de métodos de detecção de fronteira em sistemas de partículas. Um sistema de partículas é um tipo de representação de dados usada em diversos métodos de simulação de fluidos, como o Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) e o Position Based Fluids (PBF) usam sistemas de partículas como sua representação primária para o fluido. Outras técnicas como o Fluid-Implicit-Particle e o Affine Particle-In-Cell (APIC) usam sistemas de partículas como uma representação suplementar. Em ambos os casos a informação sobre a fronteira do sistema de partículas pode ser útil, uma vez que ela provê informação crucial para melhorar a precisão e qualidade da simulação, da geração de uma superfície-livre, ou para reamostrar ou redistribuir partículas em regiões críticas. Apesar disso esse é um problema mal definido e com soluções custosas e propensas a erros. Sendo assim, nós propomos uma definição matemática para o problema, e, a partir dessa definição, exploramos quatro soluções distintas. Baseamos nossas soluções em testes de visibilidade, aprendizado de máquina, e uma combinação de aritmética intervalar e geometria computacional. Nós testamos extensivamente nossas soluções usando diferentes classes de problemas e medimos a sua eficiência. Dados os resultados, nós podemos afirmar que cada uma das nossas soluções possuem características que as fazem adequadas para diversos casos de uso distintos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 25.05.2020
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SANDIM, Marcos Henrique Alves. On the boundary detection for particle-based methods: visibility, learning, interval analysis, metrics, and applications. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082020-144244/. Acesso em: 09 out. 2024. -
APA
Sandim, M. H. A. (2020). On the boundary detection for particle-based methods: visibility, learning, interval analysis, metrics, and applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082020-144244/ -
NLM
Sandim MHA. On the boundary detection for particle-based methods: visibility, learning, interval analysis, metrics, and applications [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082020-144244/ -
Vancouver
Sandim MHA. On the boundary detection for particle-based methods: visibility, learning, interval analysis, metrics, and applications [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082020-144244/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-10082020-144244 (Fonte: oaDOI API)
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