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Novel visualisation and analysis of natural and complex systems using systemic computation

机译：使用系统计算对自然和复杂系统进行新颖的可视化和分析

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The study, analysis and understanding of natural processes are difficult tasks considering the complex nature of such processes. In this respect, the visual analysis of such systems can be of great help in the understanding of their behaviour. The increasing power of modern computers enables novel possible uses of computer graphics for such tasks. Previous work introduced systemic computation, a new model of computation and corresponding computer architecture aiming at enabling a clear formalism of natural and complex systems and providing tools for their analysis. Here, we present an online visualisation of dynamic systems based on this novel paradigm. The observation is done at a high level of abstraction, focussing on information flow, interactions and emergent behaviour, and enabling the identification of similarities and differences between models of complex systems. This visualisation framework is then applied to two biological networks: a bistable gene network and a MAPK signalling cascade.
机译：考虑到自然过程的复杂性，对自然过程的研究，分析和理解是困难的任务。在这方面，对此类系统的可视化分析对于理解其行为可能会大有帮助。现代计算机功能的不断增强，使得计算机图形学可以新颖地用于此类任务。先前的工作介绍了系统计算，新的计算模型和相应的计算机体系结构，旨在实现自然和复杂系统的清晰形式化，并为其提供分析工具。在这里，我们提出了基于这种新颖范例的动态系统的在线可视化。该观察是在较高的抽象水平上进行的，重点是信息流，交互作用和紧急行为，并能够识别复杂系统模型之间的异同。然后将此可视化框架应用于两个生物网络：双稳态基因网络和MAPK信号级联。

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