21.04.23 1

КОГНИТИВНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ДАННЫХ КОСМОЛОГИЧЕСКИХ ОБЗОРОВ

В.Л.Горохов,

И.П. Муравьев,

Ю.В.Барышев,

П. Тееррикорпи ,

В.В. Витковский

21.04.23 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.

21.04.23 4

21.04.23 5

Рис 1. Пример фрагмента каталога представленного как Excel таблица

21.04.23 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.

Пример когнитивного динамического образа

21.04.23 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.

21.04.23 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.

21.04.23 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).

21.04.23 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.

21.04.23 12

Благодарим за внимание

ЛИТЕРАТУРА

1. Набоков Н.В., Барышев Ю.В. Классические космологические тесты для галактик сверхглубокого Хаббловского поля Астрофизический бюллетень, 2008, том 63.№3, с.215-229.

2. 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 23-26 September 2007 p 51-52.

3. 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 2008. p 256-259. (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 55.

6. 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 2008. -394 p.