DD2257 Visualisering 7,5 hp

Visualization

En fortsättningskurs i datalogi och numerisk analys med inriktning på visualisering av vetenskapliga mätningar och beräkningar.

  • Utbildningsnivå

    Avancerad nivå
  • Huvudområde

    Matematik
  • Betygsskala

    A, B, C, D, E, FX, F

Kurstillfällen/kursomgångar

Lärandemål

Studenterna ska efter kursen kunna redovisa för

  • avancerade metoder inom vetenskaplig visualisering,
  • avancerade algoritmer för vetenskaplig visualisering,
  • metodernas användbarhet och begränsningar,

studenterna ska vidare kunna

  • självständigt tillämpa vedertagna metoder för vetenskaplig visualisering,
  • delta i utvecklingen av nya metoder för vetenskaplig visualisering.

Kursens huvudsakliga innehåll

Perception, visualiseringens grundelement, tekniker och algoritmer för volymvisualisering, flödesvisualisering, alternativa datapresentationer, animering, programvaruverktyg. Tillämpningar, t.ex. flödesvisualisering.

Behörighet

För fristående kursstuderande:

SF1604 Linjär Algebra, SF1625 Envariabelanalys, SF1626 Flervariabelanalys, DD1337 Programmering, DD1338 Algoritmer och datastrukturer, DH2320 Introduktion till Visualisering och Datorgrafik.

Rekommenderade förkunskaper

The course DH2320 "Introduction to Visualization and Computer Graphics" is recommended.

Litteratur

Meddelas senast 4 veckor före kursstart. The Visualization Toolkit An Object Oriented Approach to 3D Graphics, Will Schoeder, Ken Martin and Bill Lorensen, 4th Edition har använts föregående år.

Examination

  • LAB1 - Laborationsuppgifter, 3,5, betygsskala: P, F
  • TEN1 - Tentamen, 4,0, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F

I denna kurs tillämpas skolans hederskodex, se: http://www.kth.se/csc/student/hederskodex.

Ges av

EECS/Människocentrerad teknologi

Kontaktperson

Tino Weinkauf, weinkauf@kth.se

Examinator

Tino Weinkauf <weinkauf@kth.se>

Påbyggnad

Diskuteras med kursledaren.

Versionsinformation

Kursplan gäller från och med VT2019.
Examinationsinformation gäller från och med VT2019.