TEK9600 – Visualisering av vitenskapelige data

Kort om emnet

Emnet gir en innføring i grunnleggende begreper for visualisering og datagrafikk. Sentrale mål i emnet er å introdusere nyttige verktøy og konsepter for vitenskapelig visualisering. Det blir ikke kun fokusert på hvordan og hva vi visualiserer, men også hvorfor. Emnet tar også for seg avanserte teknikker for datavisualisering og rendering. Dataene som blir brukt som eksempler i emnet, er hentet fra blant annet numerisk strømningsfysikk og medisin. 

Hva lærer du?

Etter å ha fullført emnet vil du ha

• erfaring i bruk av grunnleggende og avanserte teknikker for å visualisere vitenskapelige data 
• kjennskap til hvorfor vi trenger visualisering
• kunnskap om hva vi visualiserer og hvordan
• grunnleggende kunnskap innen datagrafikk og visualisering
• kjennskap til teknikker for å visualisere skalar-, vektor- og tensordata
• kunnskap om grunnleggende og avanserte renderingsteknikker, med særlig vekt på volumvisualisering, «Volume Rendering», samt kjennskap til begreper som fotorealistisk og ikke-fotorealistisk rendering
• kjennskap til avanserte teknikker for å visualisere strømningsdata, slik som Line Integral Convolution, Illuminated field lines og Anisotropic Diffusion
• kunnskap om bevegelse, «kinematikk» og animasjonsteknikker for tidsvarierende data
• et godt grunnlag for vitenskapelig visualisering i videre studier innen fysiske og matematiske fag, i informatikk og i medisin

Opptak til emnet

Ph.d.-kandidater ved UiO søker plass på undervisningen og melder seg til eksamen i Studentweb.

Hvis emnet har begrenset kapasitet, vil ph.d.-kandidater som har emnet i sin utdanningsplan ved UiO, bli prioritert. Noen nasjonale forskerskoler kan ha egne regler for rangering av søkere til emner med begrenset kapasitet.

Ph.d.-kandidater som har opptak ved andre utdanningsinstitusjoner, må innen angitt frist søke om hospitantplass.

Anbefalte forkunnskaper

Noe bakgrunn i matematikk og programmering vil være en fordel.

Overlappende emner

• 10 studiepoeng overlapp med TEK5600 – Visualisering av vitenskapelige data.
• 10 studiepoeng overlapp med UNIK4660 – Visualisering av vitenskapelige data (videreført).
• 10 studiepoeng overlapp med UNIK9660 – Visualisering av vitenskapelige data (videreført).
• 9 studiepoeng overlapp med UNIKI-VAVD.

Undervisning

3 timer forelesning per uke gjennom hele semesteret.

Det kreves innlevering av obligatoriske oppgaver som må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen.

Ph.d.-kandidater vil, i motsetning til masterstudenter på den klonede versjonen av emnet TEK5600 – Visualisering av vitenskapelige data, få utvidet pensum innen strømningsvisualisering.

Emnet undervises på Institutt for teknologisystemer på Kjeller forskningspark. Se rutetabellen for instituttets egen studentbuss fra Blindern.

Eksamen

• Avsluttende muntlig eksamen teller 100 % ved sensurering.
• Ved stort antall kandidater kan det bli holdt skriftlig eksamen.
• Emnet har obligatoriske oppgaver som må være godkjent før avsluttende eksamen.

Som eksamensforsøk i dette emnet teller også forsøk i følgende tilsvarende emner:

• UNIK4660 – Visualisering av vitenskapelige data (videreført)
• UNIK9660 – Visualisering av vitenskapelige data (videreført)
• TEK5600 – Visualisering av vitenskapelige data

Hjelpemidler til eksamen

Ingen hjelpemidler er tillatt.

Eksamensspråk

Dersom emnet undervises på engelsk, vil det bare tilbys eksamensoppgavetekst på engelsk. Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala bestått/ikke bestått. Les mer om karakterskalaen.

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.

Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.

Mer om eksamen ved UiO

• Kildebruk og referanser
• Tilrettelegging på eksamen
• Trekk fra eksamen
• Syk på eksamen / utsatt eksamen
• Begrunnelse og klage
• Ta eksamen på nytt
• Fusk/forsøk på fusk

Andre veiledninger og ressurser finner du på fellessiden om eksamen ved UiO.