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    Visualization of Rubik's Cube Solution Algorithms (Ohne Sprachangabe)

    In: EuroVis Workshop on Visual Analytics (EuroVA) ; 19-23  ; 2019

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    Rubik's Cube is among the world's most famous puzzle toys. Despite its relatively simple principle, it requires dedicated, carefully planned algorithms to be solved. In this paper, we present an approach to visualize how different solution algorithms navigate through the high-dimensional space of Rubik's Cube states. We use t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) to project feature vector representations of cube states to two dimensions. t-SNE preserves the similarity of cube states and leads to clusters of intermediate states and bundles of cube solution pathways in the projection. Our prototype implementation allows interactive exploration of differences between algorithms, showing detailed state information on demand.

    Inhaltsverzeichnis Konferenzband

    Die Inhaltsverzeichnisse werden automatisch erzeugt und basieren auf den im Index des TIB-Portals verfügbaren Einzelnachweisen der enthaltenen Beiträge. Die Anzeige der Inhaltsverzeichnisse kann daher unvollständig oder lückenhaft sein.

    1
    Visual Analysis of Degree-of-Interest Functions to Support Selection Strategies for Instance Labeling
    Bernard, Jürgen / Hutter, Marco / Ritter, Christian / Lehmann, Markus / Sedlmair, Michael / Zeppelzauer, Matthias et al. | 2019
    7
    TourDino: A Support View for Confirming Patterns in Tabular Data
    Eckelt, Klaus / Adelberger, Patrick / Zichner, Thomas / Wernitznig, Andreas / Streit, Marc et al. | 2019
    13
    Deep Learning Inverse Multidimensional Projections
    Espadoto, Mateus / Rodrigues, Francisco Caio Maia / Hirata, Nina S. T. / Hirata Jr., Roberto / Telea, Alexandru C. et al. | 2019
    19
    Visualization of Rubik's Cube Solution Algorithms
    Steinparz, Christian Alexander / Hinterreiter, Andreas P. / Stitz, Holger / Streit, Marc et al. | 2019
    25
    On Quality Indicators for Progressive Visual Analytics
    Angelini, Marco / May, Thorsten / Santucci, Giuseppe / Schulz, Hans-Jörg et al. | 2019
    31
    Quantifying Uncertainty in Multivariate Time Series Pre-Processing
    Bors, Christian / Bernard, Jürgen / Bögl, Markus / Gschwandtner, Theresia / Kohlhammer, Jörn / Miksch, Silvia et al. | 2019
    37
    Moving Together: Towards a Formalization of Collective Movement
    Buchmüller, Juri / Cakmak, Eren / Andrienko, Natalia / Andrienko, Gennady / Jolles, Jolle W. / Keim, Daniel A. et al. | 2019
    43
    Visually Analyzing Latent Accessibility Clusters of Urban POIs
    Kamw, Farah / AL-Dohuki, Shamal / Zhao, Ye / Yang, Jing / Ye, Xinyue / Chen, Wei et al. | 2019
    49
    Contextualized Analysis of Movement Events
    Chen, Siming / Andrienko, Gennady / Andrienko, Natalia / Doulkeridis, Christos / Koumparos, Athanasios et al. | 2019
    55
    Interactive Pattern Analysis of Multiple T-Maze Data
    Bechtold, Fabrizia / Abraham, Hrvoje / Splechtna, Rainer / Matkovic, Krešimir et al. | 2019
    61
    Visual Analytics of Event Data using Multiple Mining Methods
    Adnan, Muhammad / Nguyen, Phong H. / Ruddle, Roy A. / Turkay, Cagatay et al. | 2019
    67
    Visualizing Event Sequences as Oscillating Streams
    Weaver, Chris / Etemadpour, Ronak et al. | 2019
    73
    SurviVIS: Visual Analytics for Interactive Survival Analysis
    Corvò, Alberto / Caballero, Humberto Simon Garcia / Westenberg, Michel A. et al. | 2019
    78
    Interactive Visual Analysis of Patient-Reported Outcomes for Improved Cancer Aftercare
    Müller, Juliane / Zebralla, Veit / Wiegand, Susanne / Oeltze-Jafra, Steffen et al. | 2019
    83
    Visual Analytics of Conversational Dynamics
    Seebacher, Daniel / Fischer, Maximilian T. / Sevastjanova, Rita / Keim, Daniel A. / El-Assady, Mennatallah et al. | 2019

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