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  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    A T T E N T I O N: Please note that day and room differ from our
    normal schedule.<br>
    <br>
    <br>
    <br>
    I N V I T A T I O N<br>
    <font face="sans-serif"> </font><br>
    <font face="sans-serif">===============================================<br>
      <br>
      to the Research Seminar 'Computer Graphics, Image Processing, and
      Visualization'<br>
      <br>
    </font><font face="sans-serif">    on<font face="sans-serif">
        Monday, May 30th, 2016, at 1:15 PM,<br>
            in Room P-702 in the Paulinum, Augustusplatz.</font><br>
    </font><br>
    <font face="sans-serif">===============================================</font><br>
    <br>
    <br>
    <br>
    We will be hearing a total of three talks.<br>
    <br>
    Two of them are given by<br>
    <br>
        Roxana Bujack<br>
        Computer Graphics and HCI Group<br>
        University of Kaiserslautern.<br>
    <br>
    The first talk is entitled<br>
    <br>
        "Analysis of Error in Interpolation-Based Pathline Tracing".<br>
    <br>
    Abstract:<br>
    <br>
        Chandler et al. presented interpolation-based pathline tracing
    as an<br>
        alternative method to numerical integration for advecting
    tracers in<br>
        particle-based flow fields. Through their experiments, they
    showed that an<br>
        interpolation-based method has lower error than a numerical<br>
        integration-based method for particle tracing. In this paper we
    seek to<br>
        understand the sources of the error in interpolation-based
    pathline<br>
        tracing.<br>
        We present a formal analysis of the theoretical bound on the
    error when<br>
        advecting pathlines using this method. Additionally, we
    characterize the<br>
        error in experimental data sets using characteristics of the
    flow field<br>
        such as neighborhood change, flow divergence, and length of the
    reference<br>
        pathline.<br>
        Understanding the sources of error in an advection method is
    important to<br>
        know where there may be uncertainty in the resulting analysis.
    We find that<br>
        for interpolation-based pathline tracing the error is most
    closely related<br>
        to the divergence in the flow field.<br>
    <br>
    <font face="sans-serif"><font face="sans-serif">===============================================<br>
      </font></font><br>
    The second talk is entitled<br>
    <br>
        "Strategic Initiatives for Flow Visualization in Environmental
    Sciences".<br>
    <br>
    Abstract:<br>
    <br>
        Flow plays a big role in the environmental sciences, but there
    are major<br>
        differences between theoretically available and practically
    applied<br>
        visualization techniques.<br>
        This paper surveys various techniques in computational and
    environmental<br>
        flow visualization, identifies challenges, and suggests
    strategic<br>
        initiatives on how to bridge the gap.<br>
    <br>
    <font face="sans-serif"><font face="sans-serif">===============================================</font></font><br>
    <br>
    The third talk is given by<br>
    <br>
        Tom Liebmann<br>
        Image and Signal Processing Group<br>
        Leipzig University<br>
    <br>
    Abstract:<br>
    <br>
        Simulations and measurements often result in scalar fields with
    uncertainty<br>
        due to errors or output sensitivity estimates. Methods for
    analyzing<br>
        topological features of such fields usually are not capable of
    handling all<br>
        aspects of the data. They either are not deterministic due to
    using Monte<br>
        Carlo approaches, approximate the data with confidence
    intervals, or miss<br>
        out on incorporating important properties, such as correlation.
    In this<br>
        paper, we focus on the analysis of critical points of
    Gaussian-distributed<br>
        scalar fields. We introduce methods to deterministically extract
    critical<br>
        points, approximate their probability with high precision, and
    even capture<br>
        relations between them resulting in an abstract graph
    representation.<br>
        Unlike many other methods, we incorporate all information
    contained in the<br>
        data including global correlation. Our work therefore is a first
    step<br>
        towards a reliable and complete description of topological
    features of<br>
        Gaussian-distributed scalar fields.<br>
    <font face="sans-serif"><br>
    </font><font face="sans-serif"><font face="sans-serif">===============================================<br>
      </font><br>
      <br>
      <br>
      On behalf of Professor Scheuermann all those interested are
      cordially invited to attend.<br>
      <br>
      Yours sincerely,</font><br>
    Tom Liebmann
  </body>
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