Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Conceitos Básicos e Algoritmos — FGV 2024
Algoritmos e Estrutura de Dados›Conceitos Básicos e Algoritmos
Código
fg086281
Banca
FGV
Órgão
INPE
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento ou Aprimoramento de Sistema de Assimilação de Dados nas Componentes do Sistema Terrestre e de Aplicações para Monitoramento do Processo de Assimilação
Métodos de assimilação de dados clássicos são tradicionalmente classificados em sequenciais ou variacionais. Os métodos variacionais guardam semelhanças com a teoria de controle ótimo, por sua vez desenvolvida a partir do estabelecimento dos fundamentos do cálculo variacional.Com relação à formulação variacional de assimilação de dados, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.( ) Trata-se da busca por estados dos sistemas que minimizam um funcional de custo, em geral definido como um erro quadrático entre observações e predições correspondentes àqueles estados, calculadas por modelos matemáticos.( ) Envolve a necessidade de aplicação de técnicas de localização e/ou inflação de covariâncias para eliminar correlações espurias entre possíveis soluções de problemas de otimização.( ) Baseia-se em otimizações com restrições dinâmicas fortes, introduzidas no problema por uso de multiplicadores de Largrange; ou fracas, introduzidas no problema como termos ponderados de penalidades.As afirmativas são, respectivamente,
AF – V – V.
BV – F – V.
CV – F – F.
DF – F – V.
EF – V – F.
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GabaritoB — V – F – V.
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Métodos Variacionais de Assimilação de Dados
Gabarito: letra B (V – F – V). A primeira e a terceira afirmativas são verdadeiras; a segunda é falsa. Os métodos variacionais buscam minimizar um funcional de custo quadrático (afirmativa I) e podem impor restrições dinâmicas fortes (multiplicadores de Lagrange) ou fracas (penalidades) – afirmativa III. Já a localização e inflação de covariâncias são técnicas de métodos sequenciais ensemble, não dos variacionais – daí a falsidade da afirmativa II.
Métodos de assimilação de dados
1Sequenciais
Ensemble (ex.: Filtro de Kalman)
Localização e inflação de covariâncias
2Variacionais
Minimizam funcional de custo quadrático
Restrição dinâmica
Forte (multiplicadores de Lagrange)
Fraca (penalidades)
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Afirmativa I – ✅ Verdadeira
A descrição corresponde exatamente ao cerne da abordagem variacional: encontrar o estado do sistema que minimiza um funcional que mede o erro quadrático entre as observações e as previsões do modelo.
Afirmativa II – ❌ Falsa
Afirmativa incorreta. Técnicas de localização e inflação de covariâncias são utilizadas em métodos de assimilação sequenciais baseados em ensemble (ex.: Filtro de Kalman por Ensemble) para mitigar correlações espúrias oriundas de amostragem finita. Nos métodos variacionais, a matriz de covariância de erro de fundo é prescrita (estática) e não se aplicam tais técnicas.
Afirmativa III – ✅ Verdadeira
Correta. Em variacional, a restrição dinâmica pode ser forte (quando o modelo é imposto exatamente via multiplicadores de Lagrange) ou fraca (quando são permitidos desvios do modelo, adicionando um termo de penalidade ao funcional de custo).
Alternativa A – ❌ Incorreta (F – V – V)
Afirma que a primeira afirmativa é falsa, quando ela é verdadeira. O erro está em inverter o valor da primeira afirmativa.
Alternativa B – ✅ Correta (V – F – V) ⟵ GABARITO
Sequência correta: as afirmativas I e III são verdadeiras, a II é falsa.
Alternativa C – ❌ Incorreta (V – F – F)
Afirma que a terceira afirmativa é falsa, quando ela é verdadeira. O erro está em inverter o valor da terceira afirmativa.
Alternativa D – ❌ Incorreta (F – F – V)
Afirma que a primeira afirmativa é falsa, quando verdadeira. O erro está em inverter o valor da primeira afirmativa.
Alternativa E – ❌ Incorreta (F – V – F)
Afirma que a primeira é falsa (erro) e que a segunda é verdadeira (erro). Dois desvios em relação à sequência correta.
NÃO CAIA NESSA!
A banca tenta confundir o candidato ao associar localização/inflação de covariâncias aos métodos variacionais, quando essas técnicas são próprias dos métodos sequenciais ensemble. É a armadilha clássica de trocar características entre as duas famílias de métodos de assimilação de dados.