Рассмотрение задач, связанных с действительно большими данными, неизбежно ведет к использованию блочного подхода, который применяется и в теории информации и стохастических дифференциальных уравнениях. В качестве естественной метафоры выбраны сигнальные графы - это граф в узлах, которого определена спектральная функция, в рассматриваемы примерах это функция цвета (RGB), высоты или количество данных. В параллельных вычислениях блок можно ассоциировать с вычислительным юнитом (процессором) и рассмотреть задачу максимизации энтропии (производительности). В разрабатываемой системе онлайн визуализации и параллельных вычислений для геометрического распараллеливания можно реализовать и сравнить стационарный случайный процесс (равновероятные сообщения, реализованные с использованием широковещания и миксинов) и установившийся случайный процесс (сообщения точка-точка), которые имеют разные аналитические решения, В совокупности это позволяет сделать вывод, что предложенная реализация стационарного процесса имеет определенную новизну, кроме того она задувалась как более удобная для автоматизированного распараллеливания. Так же рассмотрены задачи автоматической балансировки нагрузки (задача интерполяции) и оптимальной масштабируемости параллельных вычислений (задача экстраполяции). В области верификации визуализации сделано не так много - предложена визуализация сеток, рассматриваемая как параметризованная модель белошумного случайного процесса. Конечно, данную работу нельзя считать завершенной, но направление, которое авторы назвали стохастическая семантика очевидно является перспективным.