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引言
1课题的提出
2研究内容
3本文涉及的工作及主要贡献
4论文结构
第一章相关工作概述
1.1流场可视化概述
1.2特征可视化概述
1.2.1特征提取
1.2.2特征跟踪及事件检测
1.2.3可视化特征及事件
1.3向量场拓扑可视化方法概述
1.3.1极限环的抽取及可视化
1.3.2向量场拓扑简化及拓扑保持压缩
1.3.3拓扑结构跟踪
1.3.4特征流场
1.4不稳定现象研究
1.4.1混沌现象研究
1.4.2分岔的可视化研究
1.5其它最新的向量场可视化方法
1.5.1向量场比较
1.5.2向量场分解
第二章相关的概念及理论基础
2.1向量场基本概念
2.2临界点
2.3闭合轨线
2.3.1闭合轨线和极限环
2.3.2 Poincaré映射
2.4分割线
2.5 Poincaré指数
2.6分岔理论
2.6.1分岔与混沌
2.6.2局部分岔
2.6.3全局分岔
第三章基于临界点聚类的平面向量场极限环检出及可视化
3.1 Wischgoll与Scheuermann的平面向量场极限环的检出算法
3.2基于临界点聚类的平面极限环检出算法
3.2.1算法框架
3.2.2算法实现中的关键问题
3.3实验结果
3.4结论及下一步工作
第四章 与特征相关的平面向量场的拓扑简化
4.1主要思想描述
4.2算法实现
4.2.1特征定义与提取
4.2.2网格合并
4.2.3拓扑简化算法
4.3实验及应用
4.4结论及下一步工作
第五章 时变流场不稳定过程上的初步应用——Hopf分岔的检出及可视化
5.1算法描述
5.2在流线上检测及显示临界点的演化
5.3试验及结论
第六章 总结与展望
参考文献