論文の概要: Preserving Clusters in Error-Bounded Lossy Compression of Particle Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18801v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 20:10:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.470426
• Title: Preserving Clusters in Error-Bounded Lossy Compression of Particle Data
• Title（参考訳）: 粒子データの誤差境界ロスシー圧縮におけるクラスター保存
• Abstract要約: ロスシー圧縮は、科学応用における大規模粒子データセットのストレージとI/Oコストの削減に広く用いられている。 損失圧縮下での単一リンククラスタリングを保存するための補正に基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.188602908159626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lossy compression is widely used to reduce storage and I/O costs for large-scale particle datasets in scientific applications such as cosmology, molecular dynamics, and fluid dynamics, where clustering structures (e.g., single-linkage or Friends-of-Friends) are critical for downstream analysis; however, existing compressors typically provide only pointwise error bounds on particle positions and offer no guarantees on preserving clustering outcomes, and even small perturbations can alter cluster connectivity and compromise scientific validity. We propose a correction-based technique to preserve single-linkage clustering under lossy compression, operating on decompressed data from off-the-shelf compressors such as SZ3 and Draco. Our key contributions are threefold: (1) a clustering-aware correction algorithm that identifies vulnerable particle pairs via spatial partitioning and local neighborhood search; (2) an optimization-based formulation that enforces clustering consistency using projected gradient descent with a loss that encodes pairwise distance violations; and (3) a scalable GPU-accelerated and distributed implementation for large-scale datasets. Experiments on cosmology and molecular dynamics datasets show that our method effectively preserves clustering results while maintaining competitive compression performance compared with SZ3, ZFP, Draco, LCP, and space-filling-curve-based schemes.
• Abstract（参考訳）: ロスシー圧縮は、宇宙論、分子動力学、流体力学などの科学応用における大規模粒子データセットのストレージとI/Oコストの削減に広く用いられているが、クラスタリング構造(例えば、シングルリンクやフレンド-オブ-フレンド)が下流分析に重要である。 本研究では,SZ3 やDraco などの既設圧縮機からの圧縮データに基づいて,損失圧縮下での単一リンククラスタリングを補正する手法を提案する。 主な貢献は,(1)空間分割と局所近傍探索によって脆弱な粒子対を識別するクラスタリング対応補正アルゴリズム,(2)予測勾配勾配勾配を用いたクラスタリング一貫性の最適化,(3)大規模データセットに対するスケーラブルなGPUアクセラレーション,分散実装,の3つである。 SZ3, ZFP, Draco, LCP, and space-filling-curve-based schemesと比較して, 宇宙論および分子動力学データセットの実験により, 本手法は, 競合圧縮性能を維持しつつ, クラスタリング結果を効果的に保存することを示した。

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