Banco de Questões de Concursos

Uma das formas mais conhecidas para classificar arquiteturas de computadores é através da taxonomia de Flynn. Nesse contexto, assinale a opção que descreve corretamente a Taxonomia de Flynn.

Um sistema de banco de dados normalmente possui estruturas de dados auxiliares, chamadas de índices ou estruturas de indexação, que são utilizadas para agilizar a recuperação de registros em resposta a certas condições de pesquisa. Existem…

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 do…

Filtros de Partículas são implementações não paramétricas de filtros Bayesianos em que as distribuições de probabilidade não são explicitamente definidas, sendo, portanto, representadas por um conjunto de amostras provenientes delas própria…

Considere o modelo não linear e o Filtro de Kalman por Conjunto (EnKF) detalhados na questão 04. Para garantir estimativas de covariâncias não enviesadas, a matriz B pode ser calculada pela expressão:

No que diz respeito aos problemas de assimilação de dados para sistemas dinâmicos não lineares, assinale a opção que indica o esquema que dá a melhor estimativa linear da solução para o problema de assimilação de mínimos quadrados.

Com relação à formulação de algoritmos e suas formas de representação, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa. ( ) O refinamento passo a passo de cima para baixo é um processo para refinar o pseu…

Considere uma função f(x) contínua no intervalo [a, b] e que f(a)f(b) < 0. Considere, ainda, a utilização do método da bissecção, para obtenção do zero real desta função, sabendo que o valor de xK, em cada iteração K, é dado por (aK + bK)/2…

Algoritmos para assimilação de dados podem ser implementados de maneira eficiente e otimizada por meio de paralelização de processos. O Parallel Data Assimilation Framework (PDAF) é um pacote de software que simplifica a implementação de mé…

Assimilação de dados profunda (Deep Data Assimilation - DDA) é uma técnica recente que integra aprendizado profundo e assimilação. Utiliza-se uma rede neural recorrente para aprender o processo de assimilação, que por sua vez é treinada a p…

Relacione os algoritmos de otimização utilizados em assimilação de dados variacional com suas respectivas características correspondentes. 1. Método de Newton 2. Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 3. Gradiente Conjugado ( ) Determina p…

O problema de previsão numérica de tempo em escala global é de altíssima dimensionalidade, envolvendo, por exemplo, representações de estados com centenas de milhões de variáveis. Essa alta dimensionalidade impõe grandes dificuldades para a…

A reamostragem em filtros de partículas pode ser realizada por meio da criação de novas amostras retiradas das distribuições de probabilidade discretas correspondentes a conjuntos de partículas e suas configurações de pesos. No entanto, o f…

Filtros de partículas são, em geral, implementados com o uso de reamostragem sequencial por importância. Essa reamostragem pode ser adaptativa, ocorrendo apenas quando a métrica denominada número efetivo de partículas é considerada muito ba…

O Filtro de Kalman por Conjunto, ou Ensemble Kalman Filter - EnKF, representa uma alternativa ao Filtro de Kalman Clássico (KF) e ao Filtro de Kalman Estendido (EKF) para a assimilação de dados sequencial com grandes conjuntos de dados. Ent…

A utilização de Filtros de Kalman clássicos (Kalman Filters - KF) ou estendidos (Extended Kalman Filters - EKF) para a assimilação de dados envolve dificuldades práticas. Com relação a essas dificuldades, analise as afirmativas a seguir. I.…

Filtros Bayesianos são métodos usados para estimar o estado de um sistema dinâmico que seja observado por meio de medidas com incertezas. Entre os algoritmos utilizados para implementação de filtros Bayesianos, pode-se citar o Filtro de Kal…

Os Filtros Bayesianos são assim chamados por basearem-se na aplicação do Teorema de Bayes, que relaciona distribuições de probabilidade a priori com distribuições de probabilidade a posteriori. Há dois passos fundamentais para a estimação d…

Pesquisadores da área de sistema de assimilação de dados nas componentes do sistema terrestre resolveram utilizar um método de minimização variacional utilizando o algoritmo 3D-VAR para encontrar a solução de um problema de otimização. Sobr…

Algoritmos de estimação aplicados a assimilação de dados requerem a solução de um problema de otimização. Assinale a opção que indica o método que pode ser considerado híbrido.