06.06.20131 КОГНИТИВНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ДАННЫХ КОСМОЛОГИЧЕСКИХ ОБЗОРОВ В.Л.Горохов, И.П. Муравьев, Ю.В.Барышев, П. Тееррикорпи, В.В. Витковский. - презентация

1 КОГНИТИВНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ДАННЫХ КОСМОЛОГИЧЕСКИХ ОБЗОРОВ В.Л.Горохов, И.П. Муравьев, Ю.В.Барышев, П. Тееррикорпи, В.В. Витковский

2 Введение На основе обработки изображений сверхглубокого хабловского поля был получен каталог галактик HUDF. Для галактик этого каталога определены угловые размеры, поверхностные яркости, фотометрические красные смещения, абсолютные звездные величины и другие важные количественные характеристики. Каждая галактика определяется набором более 44 таких характеристик и представляет собой точку в 44-мерном пространстве параметров. Каталог содержит около 4000 галактик [1] В данной работе на основе полученного каталога производиться когнитивная визуализация многомерных данных этого каталога с целью возможного выбора аргументов в пользу той или иной космологической модели. Тем самым хотя бы частично проблема априорной неопределенности снимается за счет привлечения научной и эстетической интуиции, которая используется при созерцании и манипуляции над когнитивными образами. Визуальный анализ полученных когнитивных образов осуществляется с использованием разработанных методик манипуляций с когнитивными образами [2-6]. Многомерный массив данных, который представляет собой результаты сверхглубокого обзора были оформлен как таблица Excel.

3

4

5 5 Рис 1. Пример фрагмента каталога представленного как Excel таблица

6 Этот многомерный массив был проанализирован средствами программы когнитивной визуализации многомерных данных Space Walker (SW 14)[3]. Исследователь, задавая различные плоскости проекций исходя из соображений данной предметной области наблюдал разнообразные когнитивные образы, отражающие физически осмысленные свойства объектов представленных в виде набора многомерных характеристик этих объектов, изучаемых в данном обзоре. Так на рис 2 представлен когнитивный образ совокупности объектов (галактик) который состоит из точек в 44-мерном пространстве. Каждая из этих точек представляет отдельную галактику. Координаты этих точек в многомерном пространстве есть количественные характеристики этих галактик. Как видно из рисунка совокупность галактик (точек) задает причудливый когнитивный образ, обладающий достаточно сложной геометрически структурой.

7 Пример когнитивного динамического образа

8 Рис 2. Пример когнитивного образа полученного за счет проецирования из многомерного набора данных на плоскость образованную осями из характеристик 29 (b-v) и 40 (prob z). Пространственные особенности образа выделены разными цветами. Одновременно эти цвета зафиксировали соответствующие объекты в каталоге. Тем самым пользователю была дана возможность проанализировать эти объекты с точки зрения остальных астрофизических свойств.

9 Теперь если задать проекцию из многомерного пространства на другую плоскость когнитивный образ измениться и задаст визуальное представление с учетом тех характеристик, которые послужили осями для выбранной плоскости проекций. Этот новый когнитивный образ представлен на Рис 3. Разумеется, выявление новых свойств совокупности галактик (фрактальность нового уровня, корреляции неожиданных свойств и т.д.) обнаруженных с помощью когнитивных образов следует подтверждать с помощью количественно объективных статистических методов или методов теории динамического хаоса.

10 Рис 3. Пример когнитивного образа после проецирования исходного многомерного массива данных на новую плоскость характеристик 33 (b-z) и 30 (v-i). При этом в данной проекции, которая задала новый когнитивный образ, объекты сегментированные разными цветами составляют другую структуру кластеров, что означает, что в данной проекции образ е фиксирует наличие связи между характеристиками (b-z), (v-i) и (b-v) и (prob z).

11 Использование когнитивных методов анализа наблюдательных данных особенно целесообразно в тех случаях, когда можно проводить такой анализ до привлечения альтернативных космологических моделей. В тех случаях, когда избежать использования альтернативных космологических моделей и что особенно важно гносеологических установок присущих конкретным группам естествоиспытателей (астрофизиков) при анализе наблюдательных данных не удается целесообразно использовать арсенал средств, предоставляемых байесовским подходом. Этот подход обеспечивает декларацию гносеологических установок исследователей и тем самым рассмотрение альтернативных подходов, которые конечно влияют на характер обработки и интерпретации наблюдательных данных. В рамках когнитивных методов предполагается возможности задания гносеологических установок на этапе формирования стратегии осмотра когнитивных образов многомерных данных и на этапе формирования когнитивных образов согласно методикам изложенным выше. В астрофизическом аспекте представляется интересным использование обеих подходов. Это позволит корректно развести спорящие стороны по разные стороны барьеров. Кроме того, можно увидеть, как отличаются результаты обработки наблюдательных данных в разных космологических моделях и разных гносеологических установках.

12 Благодарим за внимание

13 ЛИТЕРАТУРА 1. Набоков Н.В., Барышев Ю.В. Классические космологические тесты для галактик сверхглубокого Хаббловского поля Астрофизический бюллетень, 2008, том 63.3, с Vitkovskiy V., Gorokhov V. The Methods of Cognitive Visualization for The Astronomical Databases Analyzing Tools Development Space Walker. The cognitive visualization system with the dynamic projection of multidimensional data. /Proceedings International conference Astronomical Data Analysis Software and systems. London UK September 2007 p Горохов В.Л., Муравьев И.П. Когнитивная машинная графика. Методы динамических проекций и робастная сегментация многомерных данных. Методология, методики и интерфейсы. Монография. СПб.: ИНЖЭКОН. 2007, 173 с. 4. Vitkovskiy V.V., Gorochov V.L. New method of data mining in practical cosmology. / Proceedings International conference Problems of Practical Cosmology Saint-Petersburg p (http//ppc08.astro.spbu.ru/fin program.html) 5. Gorokhov V,L, Evdokimov V.A, Vitkovskiy V.V. Cognitive multidimensional data visualization in analyzing and decision_support systems / Третья Международная конференция по когнитивной науке 20–25 июня 2008 г., Москва, Россия, Тезисы докладов том 1 (The Third international conference on cognitive science. June 20–25, 2008, Moscow, Russia abstracts volume 1) Москва 2008: p Komarinskiy, S.; Vitkovskiy, V.; Gorohov, V.; Zakharevski, D The Cognitive Visualization System Astronomical Data Analysis Software and Systems (ADASS) XVII / Editors: Argyle, Robert W.; Bunclark, Peter S.; Lewis, James R. London, UK p.