Questões de Concurso
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Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518305
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
O conjunto de técnicas utilizadas para computação eficiente dos modelos mencionados constituem ferramentas de
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518303
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.
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.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518302
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,
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,
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518301
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.
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.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518300
Algoritmos e Estrutura de Dados
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 fato de as novas
amostras serem criadas exatamente nos mesmos pontos do espaço
em que se localizam as partículas anteriores é inconveniente, pois
facilita o empobrecimento das partículas (i.e., o chamado particle
impoverishment).
Uma forma de produzir um novo conjunto de partículas em pontos distintos é substituir as distribuições discretas de probabilidade por aproximações contínuas e, somente então, realizar a reamostragem. A criação dessas aproximações se dá por meio de uma operação matemática entre a distribuição de probabilidade discreta e um kernel contínuo.
Nesse contexto, o processo de reamostragem em distribuições de probabilidade contínuas, que aproximam distribuições discretas correspondentes às configurações de partículas, é chamado de
Uma forma de produzir um novo conjunto de partículas em pontos distintos é substituir as distribuições discretas de probabilidade por aproximações contínuas e, somente então, realizar a reamostragem. A criação dessas aproximações se dá por meio de uma operação matemática entre a distribuição de probabilidade discreta e um kernel contínuo.
Nesse contexto, o processo de reamostragem em distribuições de probabilidade contínuas, que aproximam distribuições discretas correspondentes às configurações de partículas, é chamado de
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518298
Algoritmos e Estrutura de Dados
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 próprias (denominadas
partículas).
Com relação aos filtros de partículas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) As partículas representam observações (ou medidas) obtidas por sensores aplicados ao sistema em análise, e a elas são associados pesos proporcionais às suas probabilidades de coincidirem com medidas correspondentes ao estado verdadeiro do sistema.
( ) Quando aplicados à assimilação de dados, a cada passo de assimilação, novos pesos são atribuídos às partículas. Caso não seja realizado nenhum processo de reamostragem, o conjunto de partículas costuma degenerar-se, com uma das partículas recebendo peso normalizado próximo de 1 e as outras partículas recebendo pesos normalizados próximos de 0.
( ) São capazes de representar distribuições de probabilidade multimodais, isto é, cujas densidades de probabilidade possuem mais de um máximo local.
As afirmativas são, respectivamente,
Com relação aos filtros de partículas, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) As partículas representam observações (ou medidas) obtidas por sensores aplicados ao sistema em análise, e a elas são associados pesos proporcionais às suas probabilidades de coincidirem com medidas correspondentes ao estado verdadeiro do sistema.
( ) Quando aplicados à assimilação de dados, a cada passo de assimilação, novos pesos são atribuídos às partículas. Caso não seja realizado nenhum processo de reamostragem, o conjunto de partículas costuma degenerar-se, com uma das partículas recebendo peso normalizado próximo de 1 e as outras partículas recebendo pesos normalizados próximos de 0.
( ) São capazes de representar distribuições de probabilidade multimodais, isto é, cujas densidades de probabilidade possuem mais de um máximo local.
As afirmativas são, respectivamente,
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518295
Algoritmos e Estrutura de Dados
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.
Entre as vantagens do EnKF com relação ao KF e ao EKF, destaca-se a
Entre as vantagens do EnKF com relação ao KF e ao EKF, destaca-se a
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518294
Algoritmos e Estrutura de Dados
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. 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
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
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518293
Algoritmos e Estrutura de Dados
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 Kalman clássico, aplicável
a sistemas de modelos lineares e com distribuições Gaussianas de
probabilidade.
Nesse contexto, assinale a opção que indica uma das características do Filtro de Kalman clássico.
Nesse contexto, assinale a opção que indica uma das características do Filtro de Kalman clássico.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518288
Algoritmos e Estrutura de Dados
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 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,
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,
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518287
Matemática
Foi ajustado um modelo para prever a precipitação média mensal de
chuvas para determinada região em função da temperatura média
mensal
e da umidade média mensal
Suponha que o seguinte modelo foi obtido:
Supondo que o desvio padrão da temperatura média mensal é igual a 5 e o desvio padrão da umidade média mensal é igual a 4.
A propagação dos erros da precipitação média mensal é
e da umidade média mensal Suponha que o seguinte modelo foi obtido:
Supondo que o desvio padrão da temperatura média mensal é igual a 5 e o desvio padrão da umidade média mensal é igual a 4.
A propagação dos erros da precipitação média mensal é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518286
Algoritmos e Estrutura de Dados
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.
Sobre as propriedades numéricas do método utilizado, assinale a afirmativa correta.
Sobre as propriedades numéricas do método utilizado, assinale a afirmativa correta.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518285
Algoritmos e Estrutura de Dados
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.
Assinale a opção que indica o método que pode ser considerado híbrido.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518283
Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma pesquisa sobre a dispersão espacial do risco de ocorrência de
um determinado fenômeno utilizou a estimação Bayesiana como
método de estimação.
Sobre esse método de estimação, assinale a opção correta.
Sobre esse método de estimação, assinale a opção correta.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518282
Oceanografia Geológica
Cientistas interessados em estimar os parâmetros de modelos de
assimilação oceânica, utilizaram um método de estimação cujo
objetivo é minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre o
valor estimado e valor real.
Diante do exposto, assinale a opção que apresenta o método que se enquadra na descrição do objetivo acima.
Diante do exposto, assinale a opção que apresenta o método que se enquadra na descrição do objetivo acima.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518279
Geografia
Um grupo de trabalho da área de sensoriamento remoto estuda
modelos de previsão de eventos climáticos. Dessa forma, decidiram
utilizar como modelo inicial o seguinte modelo:
Yi = α + βXi + εi
onde α e β são respectivamente os coeficientes linear e angular do modelo e εi os erros aleatórios.
No entanto, verificaram que a escala usada nas variáveis dependente e independente do modelo não estavam adequadas. Dessa forma, propuseram a seguinte mudança de escala: Yi∗ = 10Yi e Xi∗ = 5Xi.
Sabendo que a estimativa do coeficiente angular obtido do modelo anterior foi igual a 2 e considerando o novo modelo gerado, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários de β* é
Yi = α + βXi + εi
onde α e β são respectivamente os coeficientes linear e angular do modelo e εi os erros aleatórios.
No entanto, verificaram que a escala usada nas variáveis dependente e independente do modelo não estavam adequadas. Dessa forma, propuseram a seguinte mudança de escala: Yi∗ = 10Yi e Xi∗ = 5Xi.
Sabendo que a estimativa do coeficiente angular obtido do modelo anterior foi igual a 2 e considerando o novo modelo gerado, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários de β* é
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518278
Algoritmos e Estrutura de Dados
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.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518275
Meio Ambiente
Um centro de estudos atmosféricos deseja descrever sistemas que
surgem de aplicações ambientais.
Dessa forma, resolvem utilizar esquemas de assimilação de dados cujas propriedades mais significativas são modelos
Dessa forma, resolvem utilizar esquemas de assimilação de dados cujas propriedades mais significativas são modelos
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518274
Oceanografia Geológica
No estudo da altura da superfície do mar, um especialista optou por
utilizar um método estatístico multivariado como método de
estimação.
Assinale a opção que indica o método que seria adequado.
Assinale a opção que indica o método que seria adequado.
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - 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 |
Q2518273
Algoritmos e Estrutura de Dados
Podemos dizer que a Assimilação de Dados é um conjunto de
técnicas empregadas para realizar adequadamente a inserção de
dados de observação num sistema operacional de previsão, cujo
propósito é
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