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Total de Questões Encontradas: 57.802 de 252.126
Exibindo: Página 447 de 11.561
Questão: 2231 / QT-5716
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
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
Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados
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 aplicação de filtros de partículas (PF) em problemas de assimilação de dados com muitas observações independentes, porque nessas situações o número de partículas necessárias para representar as distribuições de probabilidade cresce exponencialmente.

Técnicas recentemente desenvolvidas que visam contornar essas dificuldades baseiam-se em combinar filtros de partículas e filtros de Kalman por conjunto (EnKF), criando-se soluções híbridas PF-EnKF.

Assinale a opção que indica a principal vantagem de se utilizar filtros híbridos PF-EnKF.

-

A redução do número de partículas necessárias para representar distribuições, que passam a ser caracterizadas apenas pelo primeiro e pelo segundo momentos.

-

A seleção de faixas específicas das variáveis de estado, reduzindo a dimensionalidade momentaneamente a cada passo de assimilação.

-

Sua adequação a distribuições não gaussianas quando necessário, ao mesmo tempo que se tenta manter a eficiência dos EnKF quando as distribuições são gaussianas.

-

Sua convergência mais rápida, em que uma partícula se sobressai com relação às demais em poucos passos de assimilação.

-

Sua maior simplicidade de implementação, pois o processo de reamostragem por importância torna-se uma etapa desnecessária nos passos de assimilação, podendo ser evitado.
Questão: 2232 / QT-5717
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
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
Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados
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,

-

F – V – V. 

-

V – F – V.

-

V – F – F. 

-

F – F – V.

-

F – V – F.
Questão: 2233 / QT-5718
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
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
Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados
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 pontos cada vez mais próximos das soluções dos problemas de otimização mudando a direção de busca a cada iteração.
( ) Requer o cálculo das expressões fechadas dos gradientes e matrizes Hessianas a cada iteração.
( ) Utiliza aproximações de matrizes Hessianas e suas inversas para reduzir a carga computacional a cada iteração.

Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.

-

3 – 1 – 2.

-

1 – 2 – 3.

-

2 – 1 – 3.

-

3 – 2 – 1.

-

2 – 3 – 1. 
Questão: 2234 / QT-5719
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
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
Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados
Em assimilação variacional, frequentemente são encontrados problemas inversos mal-postos, (ill-posed problems). Esses problemas podem ser convertidos em bem-postos (well-posed) pelo uso de técnicas de regularização. Um exemplo é o uso da regularização de Tikhonov, em que se adiciona um termo de regularização a um funcional a ser minimizado, evitando-se assim instabilidades numéricas durante o cálculo da solução.

Por exemplo: suponha que se busque um vetor x que resolva o sistema Hx = y, minimizando-se o funcional

Imagem associada para resolução da questão


em que Imagem associada para resolução da questão é a norma L2 (isto é, um problema de mínimos quadrados mal-posto). Pode-se adicionar o termo de regularização de Tikhonov ao funcional, substituindo-o por

Imagem associada para resolução da questão


em que  Imagem associada para resolução da questão, e I é a matriz identidade.

Considere um caso hipotético onde as variáveis H, y e a possuem os seguintes valores:

Imagem associada para resolução da questão


Neste caso, o vetor X que minimiza Imagem associada para resolução da questão é:

-

Imagem associada para resolução da questão

-

Imagem associada para resolução da questão

-

Imagem associada para resolução da questão

-

Imagem associada para resolução da questão

-

Imagem associada para resolução da questão
Questão: 2235 / QT-5720
Ano: 2024
Banca: FGV
Órgão: INPE
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
Disciplina: Geografia
Modelos de previsão meteorológica utilizados em esquemas de assimilação variacional como o 4D-VAR são, em geral, não-lineares e complexos, implementados em grandes quantidades de linhas de código de software. A implementação dos esquemas pode requerer, ainda, os cálculos do Modelo Tangente Linear (Tangent Linear Model - TLM) e do Modelo Adjunto, os quais podem, frequentemente, ser computados de maneira eficiente.

O conjunto de técnicas utilizadas para computação eficiente dos modelos mencionados constituem ferramentas de

-

Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis).

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Previsão Numérica (Numerical Prediction). 

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Propagação Direta (Forward Propagation).

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Diferenciação Automática (Automatic Differentiation).

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Estimação Estatística (Statistical Estimation).
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