學位論文

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Subject: search.filters.subject.in situ data processing

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    深度學習輔助的基於分佈的集成科學資料統計視覺化與分析
    (2025) 黃瀚; Huang, Han
    為了透過計算機模擬研究複雜的現實世界現象，科學家通常依賴從多次模擬運行中生成的集合數據集，這些模擬運行使用不同的參數配置。這一過程會生成極大規模的數據集，導致傳統的數據分析流程因有限的I/O帶寬和磁盤容量而變得相當侷限。基於分布的數據表示已被提出作為一個可能的解決方案。通過原位資料處理來生成緊湊的基於分布的表示，不僅緩解了有限的I/O帶寬和磁盤容量的挑戰，還能實現不確定性量化，從而減少誤解的風險。然而，基於分布的方法本質上會犧牲數據樣本的空間信息，可能會降低數據分析流程中的精確度。為了解決這一問題，我們引入了一種深度學習模型來從分布表示中重建數據體積。我們並不使用直接從分布表示預測數據塊的模型，而是提出了一種基於Gumbel-Sinkhorn神經網絡（GSNN）的深度學習模型，它學習將從塊的分布中抽取的樣本映射到塊內的空間位置。該深度學習模型不僅支持高質量的後續數據分析和可視化，還能提供逐點不確定性量化，並保證重建的數據塊分布與其分布表示一致。