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まず本補助期間の初年度に，煙を対象としてユーザが所望する流れの通りに高解像度シミュレーションを制御する，流れのガイド手法を提案した．そして最終年度にてこのガイド手法を拡張して液体へ適用することで良好な結果が得られるとことを確認し，学会にて発表した．
後処理的に流体の流れを高精細化するためのアプローチはいくつか提案されており，ノイズやデータベースを用いる方法や，流れをガイドする方法などが存在する．その中でもガイド手法は他の高精細化手法に比べ写実的な流れを生成することができ，これまでにいくつかの方法が世界的にも提案されている．しかし，サイズの大きな最適化問題を解く必要があり，これまでの方法では膨大な計算時間を要していた．
そこで初年度に提案した手法では，流れのガイドを流れ関数の空間において最小化問題として定式化することで，従来の手法と比べ大幅な高速化を達成しつつ，物理法則を満たすガイドされた流れの生成に成功した．ユーザが所望する流れを提案システムに入力すると，その流れに従うような高精細な流れが生成される．流れ関数の空間で最小化問題を解き，流れを求めるため，自動的に物理法則の一つを満たすことが出来る．提案手法は，シミュレーションにより作成された入力の流れ以外に，ユーザが手動で作成した流れでもそれに従うようにガイドし，尤もらしい流れを生成できる．また，実装が容易であり，加えてガイドの度合いを一つのパラメータで簡単に制御可能なため，コンピュータグラフィックスでの映像制作への貢献度も高い．
最終年度では，この手法を液体に適するよう拡張した．液体の場合は煙と異なり，シミュレーション空間において液体と気体の存在する位置を区別して計算する必要がある．そこで，上記提案手法の最適化においてこれを考慮できるように式を拡張した．その結果2次元のシミュレーションではあるが，良好な結果が得られた．
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