Questões de Concurso
Para inpe
Foram encontradas 1.867 questões
Resolva questões gratuitamente!
Junte-se a mais de 4 milhões de concurseiros!
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 |
Q2518299
Algoritmos e Estrutura de Dados
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
baixa.
Considerando um filtro de partículas com N partículas cujos pesos são dados por w(i) ,i = 1, … , N, a estimativa do número efetivo de partículas é dada por
Considerando um filtro de partículas com N partículas cujos pesos são dados por w(i) ,i = 1, … , N, a estimativa do número efetivo de partículas é dada por
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 |
Q2518297
Algoritmos e Estrutura de Dados
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:
Para garantir estimativas de covariâncias não enviesadas, a matriz B pode ser calculada pela expressão:
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 |
Q2518296
Algoritmos e Estrutura de Dados
Seja um modelo não linear dado por:
em que: xk é um vetor de estados de n dimensões em um dado instante de tempo K; M e H são mapeamentos não-lineares de Rn para Rn e de Rm para Rm, respectivamente; q e r são vetores aleatórios gaussianos de média nula e covariância Q e R, respectivamente.
Considere a implementação de um Filtro de Kalman por Conjunto (Ensemble Kalman Filter - EnKF) com 1000 pontos representando possíveis estados. Cada um dos 1000 pontos é denotado xt(i), onde i é inteiro e varia de 1 a 1000.
Considere, ainda, que a média dos pontos do conjunto no instante k pode ser representada por
, e que o ganho de
Kalman no instante k é geralmente representado pelo produto de
uma matriz A pela inversa de uma matriz B (Kk = AB−1).
Considerando as condições enunciadas acima, para garantir estimativas de covariâncias não enviesadas, a matriz A pode ser calculada pela expressão:
em que: xk é um vetor de estados de n dimensões em um dado instante de tempo K; M e H são mapeamentos não-lineares de Rn para Rn e de Rm para Rm, respectivamente; q e r são vetores aleatórios gaussianos de média nula e covariância Q e R, respectivamente.
Considere a implementação de um Filtro de Kalman por Conjunto (Ensemble Kalman Filter - EnKF) com 1000 pontos representando possíveis estados. Cada um dos 1000 pontos é denotado xt(i), onde i é inteiro e varia de 1 a 1000.
Considere, ainda, que a média dos pontos do conjunto no instante k pode ser representada por
, e que o ganho de
Kalman no instante k é geralmente representado pelo produto de
uma matriz A pela inversa de uma matriz B (Kk = AB−1). Considerando as condições enunciadas acima, para garantir estimativas de covariâncias não enviesadas, a matriz A pode ser calculada pela expressão:
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 |
Q2518292
Algoritmos e Estrutura de Dados
Texto associado
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
Após se agregar a informação proveniente da medição no tempo k,
o valor estimado da variância do estado para esse mesmo instante k
será
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 |
Q2518291
Algoritmos e Estrutura de Dados
Texto associado
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
Após agregar a informação proveniente da medição no tempo k, o
valor estimado do estado para esse mesmo instante k será
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 |
Q2518290
Algoritmos e Estrutura de Dados
Texto associado
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
Antes de agregar a informação proveniente da medição no tempo k,
a predição da variância do estado, para esse mesmo instante k, será
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 |
Q2518289
Algoritmos e Estrutura de Dados
Texto associado
Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada
aleatória dado por:
Em que xk e yk são, respectivamente, o estado a ser estimado e a
medição no tempo k. As variáveis aleatórias qk e rk possuem
distribuição normal com média nula e variâncias Q e R,
respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição
de probabilidade do estado no tempo k independe da distribuição
de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à
propriedade de Markov).
Em um determinado instante de tempo k − 1, o estado estimado
por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada
em 1,0.
No instante de tempo k, obtém-se uma medição igual a 3,1.
Nessas condições, antes de se agregar a informação proveniente da
medição no instante de tempo k, a predição do estado para esse
mesmo instante k será
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 |
Q2518284
Estatística
Um instituto deseja estudar a incidência de certo evento em
determinados intervalos de tempo. Seja X1,X2,...,Xn uma amostra
aleatória independente e identicamente distribuída conforme uma
distribuição de Poisson com parâmetro λ.
Sabe-se que λ tem distribuição Gama com parâmetros α e β e que Y = ∑i Xi.
Então, a distribuição a posteriori de λ é
Sabe-se que λ tem distribuição Gama com parâmetros α e β e que Y = ∑i Xi.
Então, a distribuição a posteriori de λ 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 |
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 |
Q2518281
Matemática
Uma empresa faz pesquisas na área ambiental. Sabe-se que o tempo
entre secas (em anos) em determinada região no Brasil segue uma
distribuição exponencial com parâmetro β.
Considere uma amostra de tamanho 5 cujos elementos são 15, 18, 20, 22 e 25.
Aplicando o método da máxima verossimilhança, o valor da estimativa de β é
Considere uma amostra de tamanho 5 cujos elementos são 15, 18, 20, 22 e 25.
Aplicando o método da máxima verossimilhança, o valor da estimativa 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 |
Q2518280
Engenharia de Agrimensura
No estudo de dispositivos semicondutores usados na construção de
satélites, optou-se por utilizar o método da máxima verossimilhança
na estimação dos parâmetros do estudo. Segundo os especialistas,
esse método foi escolhido por apresentar boas propriedades.
Assinale a opção que apresenta as propriedades que pertencem ao método escolhido.
Assinale a opção que apresenta as propriedades que pertencem ao método escolhido.
Conheça nossos planos