Show simple item record

dc.contributor.authorПрисяжнюк, Т. І.uk
dc.contributor.authorPrysiazhniuk, T. I.en
dc.date.accessioned2026-09-11T12:40:48Z
dc.date.available2026-09-11T12:40:48Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationПрисяжнюк Т. І. Особливості візуалізації 4-вимірних об'єктів засобами мови Python // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28022.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54336
dc.description.abstractУ тезах розглянуто теоретичні основи та практичні методи комп'ютерної візуалізації чотиривимірних геометричних об'єктів засобами мови програмування Python. Проаналізовано математичний апарат перспективних і ортографічних проєкцій з чотиривимірного простору, наведено ключові формули матриць перетворень. Описано провідні бібліотеки та алгоритми, що застосовуються для побудови 4D-зображень, а також розглянуто конкретні сфери застосування чотиривимірної геометрії – від фізики та машинного навчання до медицини та ігрової індустрії. Окреслено виклики та перспективи розвитку програмних засобів для роботи з багатовимірними просторами.uk
dc.description.abstractThe paper examines the theoretical foundations and practical methods of computer visualization of fourdimensional geometric objects using the Python programming language. The mathematical framework of perspective and orthographic projections from four-dimensional space is analyzed, and the key transformation matrix formulas are presented. The leading libraries and algorithms used for constructing 4D images are described, and specific application areas of four-dimensional geometry are discussed — from physics and machine learning to medicine and the gaming industry. The challenges and prospects for the development of software tools for working with multidimensional spaces are outlined.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28022
dc.subjectчотиривимірний простірuk
dc.subjectгіперкубuk
dc.subjectтесерактuk
dc.subjectпроєкціяuk
dc.subjectPythonen
dc.subjectmatplotliben
dc.subjectNumPyen
dc.subject4D-візуалізаціяuk
dc.subjectанімаціяuk
dc.subjectзрізuk
dc.subjectматриця поворотуuk
dc.subjectзниження розмірностіuk
dc.subjectfour-dimensional spaceen
dc.subjecthypercubeen
dc.subjecttesseracten
dc.subjectprojectionen
dc.subject4D visualizationen
dc.subjectanimationen
dc.subjectcross-sectionen
dc.subjectrotation matrixen
dc.subjectdimensionality reductionen
dc.titleОсобливості візуалізації 4-вимірних об'єктів засобами мови Pythonuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.93
dc.relation.referencesCavallo M. Higher Dimensional Graphics: Conceiving Worlds in Four Spatial Dimensions and Beyond. Computer Graphics Forum. – 2021. – Vol. 40, No. 2. – P. 51–63. DOI: 10.1111/cgf.142614. Hanson A.J. Visualizing More Quaternions. Elsevier, Amsterdam, 2024. – 516 p. ISBN: 9780323992022. Caplan P.C. Tessellation and interactive visualization of four-dimensional spacetime geometries. arXiv:2403.19036, 2024. Sial A.H., Rashdi S.Y.S., Khan A.H. Comparative analysis of data visualization libraries Matplotlib and Seaborn in Python. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. – 2021. – Vol. 10, No. 1. – P. 2770–2781. DOI: 10.30534/ijatcse/2021/391012021. Huang H. et al. Towards a comprehensive evaluation of dimension reduction methods for transcriptomic data visualization. Communications Biology. – 2022. – Vol. 5. – P. 719. DOI: 10.1038/s42003-022-03628-x. Igarashi H., Sawada H. 4D Exploring System for Intuitive Understanding of 4D Space. Proceedings of ICAT-EGVE 2023 – International Conference on Artificial Reality and Telexistence / Eurographics Symposium on Virtual Environments. – 2023. Harris C.R. et al. Array programming with NumPy. Nature. – 2020. – Vol. 585. – P. 357–362. DOI: 10.1038/s41586020-2649-2. Geruganti S. Visualizing the Fourth Dimension: A Comprehensive Framework for 4D Data Representation in Scientific Computing. Engineering Archive. – 2025. DOI: 10.31224/5048.en


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record