(誤) q(x-xp,y-yp)
(正) q(xp+(x-xp),yp+(y-yp))
p.40 式(1.58)左辺
(誤) q(x-xp,y-yp)
(正) q(xp+(x-xp),yp+(y-yp))

こちらは,私の方で用意したものです.
データがあって可視化をすれば何かがわかる, 確かに何かはわかるのですが,質の高い可視化結果は,可視化した個人の技量に依存していることが多いと思います.経験という要素の占める割合は大きく,初学者に対して,普遍的な方法を示すことは難しいのですが,可視化する対象を絞ると質の高い結果を得るためのいくつかの方法論がみえてきます.本書の後半では,そのような背景と背後にある学問を示し,知的可視化というものを紹介しています.
前半では,技術計算系データの可視化の基礎を示しています.従来の可視化の教科書で扱われているものを一つ掘り下げて,可視化の数理的な体系を示すことを目的にしています.具体的には,データの補間法や,補間されたデータに対する可視化手法について,多くのイラストを用いて説明を加えました.また,数値計算法そのものの理解にとっても役立つものを心がけました.いわば,可視化から学ぶ数値計算法といったところです.
本書は,学部後半から大学院の学生に対しての専門書を意識しましたが,数学的な厳密性の議論は避け,理系の大学生であれば読みこなせるようなものにしたつもりです.
帯の部分に書いてあるいわゆる宣伝文句です.編集者の方がまとめられたものです,.
可視化(ビジュアリゼーション)の難しさとは、選択した方法や結果の説明が「一般性をもつのか」、「主観によるものなのか」という問題から生じる。たまたま、現象がわかったときに、直感的な判断にしたがって意義が与えられている場合が多いのではないだろうか。 本書は、適切な方法・手段で、意味のある可視化を上手に行うための「知的可視化」の最新動向を紹介するものである。可視化の数理を紹介することから始め、パターン化、特徴領域の抽出へ、そして可視化の最適化、可視化行為の分析による知識抽出について説明する。 知的可視化の利点を従来の可視化と比較して紹介するとともに、Javaクラスライブラリを書籍とリンクしたダウンロードサイトに準備。これからの可視化が向かう方向性を体現する。
最近というわけでもないのですが,可視化,ビジュアリゼーション,ビジュアライゼーション,Visualization,視覚化という言葉をよく耳にする(目にする)ようになりました.専門家でも,これらを,使い分けることは稀なので,同じものを指していると考えてかまいません.
では,可視化とはなんでしょう.「見えないものを視る,見えるようにする」と考えて間違いはありません.不可視となっているものに対して,何かしらの手段で見えるようにする(視覚の情報にする)ということが可視化の本質です.例えば,空気や水の流れです.国内外を問わず,可視化といえば,「流れの可視化」というのが定番であったときもあります.日本には,可視化を学問として扱う可視化情報学会というのがあるのですが,この前身は流れの可視化学会です.しかし,最近では,見えないモノのモノを関係と考え,「見えない関係を視る,見えない関係を見えるようにする,見えない関係を探る」ということを強調することが多くなりました.特に,情報の可視化という分野では,この点が重要視されます.VisualBaseは,見えないものを視るという機能を基礎的なものとし,見えない関係を探るというところまでを範疇にしています.知的可視化の教科書ではほとんど扱うことができなかった情報の可視化についても示していくつもりです.
VisualBaseは,「知的可視化」というものを具現化するために作った統合環境です.
では,「知的可視化」とは何なのでしょう.可視化(ビジュアリゼーション,ビジュアライゼーション)との違いは?
まだ定義が固まっていないことも事実ですが,何かしらの問題(データ)を与えると,自動的に可視化をして,自動的に可視化結果を解釈し,役に立つ情報やら知識やらを導いてくれる,という漠然とした理想のようなものが背景にあることは確かです.
ただ,実際には,直接的に,自動化を目指すのではなく,人間と機械が協調しながら,結果を導いていくというプロセスにおいて,その支援となる方法や方法論を与えることが,「知的可視化」の目的になっています.
紙面の都合で教科書には書けなかったことも,ここで紹介していくつもりです.