Questões de Concurso
Sobre estrutura de dados em algoritmos e estrutura de dados
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Assinale a opção que contém uma matriz do tipo triangular superior, obtida por meio de escalonamento, pelo método de Gauss, a partir da matriz aumentada deste sistema.
Se na primeira iteração for constatado que
f(a0) < 0, f(b0) > 0 e f(x0) > 0
e na segunda iteração
f(a1) < 0, f(b1) > 0 e f(x1) < 0,
na aplicação deste método, devem ser feitas as seguintes atribuições para os novos limites dos intervalos:
Se cada enlace tiver um custo associado e o custo de uma árvore for a soma dos custos dos enlaces, é correto afirmar que uma árvore cujo custo seja o mínimo entre todas as spanning trees é denominada:
O Parallel Data Assimilation Framework (PDAF) é um pacote de software que simplifica a implementação de métodos de assimilação, provendo versões totalmente paralelizadas de algoritmos, como por exemplo, diferentes versões dos Filtros de Kalman por conjunto (EnKF). Um dos requisitos de funcionamento do PDAF é o uso de um protocolo padronizado de comunicação para computação paralela.
O principal padrão de comunicação entre os processos paralelos executados em um sistema de memória distribuída, é denominado
Por exemplo: suponha que se busque um vetor x que resolva o sistema Hx = y, minimizando-se o funcional

em que
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 
em que
, e I é a matriz identidade. Considere um caso hipotético onde as variáveis H, y e α possuem os seguintes valores:

Neste caso, o vetor X que minimiza
é:Para garantir estimativas de covariâncias não enviesadas, a matriz B pode ser calculada pela expressão:
Entre as vantagens do EnKF com relação ao KF e ao EKF, destaca-se a
Com relação a essas dificuldades, analise as afirmativas a seguir.
I. O EKF é o método otimizado para a assimilação de dados sequencial de um modelo dinâmico linear n-dimensional, sendo o KF apropriado apenas para sistemas unidimensionais.
II. O uso do KF e do EKF em modelos dinâmicos que contam com vetores de estados com muitas dimensões requer alta capacidade computacional e de armazenamento, tornando-os práticos apenas para modelos simplificados, de baixa dimensionalidade.
III. A linearização de modelos não lineares envolve a aproximação de funções matemáticas com o truncamento de séries, o que pode gerar erros de propagação de covariâncias, especialmente em modelos de alta dimensionalidade.
Está correto o que se afirma em
Nesse contexto, assinale a opção que indica uma das características do Filtro de Kalman clássico.




Há dois passos fundamentais para a estimação de estados, onde o primeiro passo está associado ao modelo dinâmico do sistema ou processo, enquanto o segundo passo está associado ao modelo de observações ou sensoriamento.
Neste contexto, os passos são denominados, respectivamente,
Sobre as propriedades numéricas do método utilizado, assinale a afirmativa correta.
Sobre esse método de estimação, assinale a opção correta.
N: INTEIRO V: VETOR [0..N-1] de LISTA<MENSAGEM> Algoritmo Adicionar (M: MENSAGEM) H <- 0 Para i de 0 até Tamanho (M.email) - 1 H <- H + Ord (M.email[i]) Fim Para H <- H Mod N V[H].Incluir(M) Fim Algoritmo
O hash é dado pelo resto da divisão entre a soma dos códigos ASCII do email e o tamanho do vetor de listas. Para que Beatriz obtenha a melhor distribuição das mensagens nas listas:
Sabendo que os caracteres C, V e M correspondem, respectivamente, aos números 67, 86 e 77, a AHash retornará para a chave “CVM”: