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Force Estimation and Prediction from Time-Varying Density Images

机译：随时间变化的密度图像的力估计和预测

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We present methods for estimating forces which drive motion observed in density image sequences. Using these forces, we also present methods for predicting velocity and density evolution. To do this, we formulate and apply a Minimum Energy Flow (MEF) method which is capable of estimating both incompressible and compressible flows from time-varying density images. Both the MEF and force-estimation techniques are applied to experimentally obtained density images, spanning spatial scales from micrometers to several kilometers. Using density image sequences describing cell splitting, for example, we show that cell division is driven by gradients in apparent pressure within a cell. Using density image sequences of fish shoals, we also quantify 1) intershoal dynamics such as coalescence of fish groups over tens of kilometers, 2) fish mass flow between different parts of a large shoal, and 3) the stresses acting on large fish shoals.
机译：我们提出了估算驱动密度图像序列中观察到的运动的力的方法。利用这些力，我们还提出了预测速度和密度演变的方法。为此，我们制定并应用了最小能量流（MEF）方法，该方法能够从时变密度图像中估算不可压缩和可压缩流量。 MEF和力估计技术均适用于实验获得的密度图像，其范围从微米到几公里不等。例如，使用描述细胞分裂的密度图像序列，我们表明细胞分裂受细胞内表观压力梯度的驱动。使用鱼群的密度图像序列，我们还可以量化1）滩间动力学，例如数十公里内的鱼群的聚结； 2）大鱼群不同部分之间的鱼群流量； 3）作用于大鱼群的应力。

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