Questões de Concurso
Sobre conceitos básicos e algoritmos em algoritmos e estrutura de dados
Foram encontradas 756 questões
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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:
CVM
Prova:
FGV - 2024 - CVM - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde |
Q2517619
Algoritmos e Estrutura de Dados
O cientista de dados Pedro trabalha em um projeto que envolve a
previsão dos movimentos de um braço robótico em um ambiente
complexo. Pedro tem um fluxograma de um algoritmo de
aprendizado por reforço que é capaz de se adaptar
dinamicamente ao ambiente e ajustar suas ações com base nos
resultados de ações anteriores.
O algoritmo representado pelo referido fluxograma que deve ser empregado para a realização da tarefa de Pedro é o:
O algoritmo representado pelo referido fluxograma que deve ser empregado para a realização da tarefa de Pedro é o:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
INPE
Prova:
FGV - 2024 - INPE - Tecnologista Júnior I - Gestão de Sistema RF de Estação Terrena (TG01) |
Q2514476
Algoritmos e Estrutura de Dados
Deseja-se implementar em um sistema de comunicações uma
técnica de codificação de informação que consiste no envio de uma
palavra código de 5 bits que representa 2 bits de mensagem,
conforme tabela abaixo.
Se uma palavra código é recebida com erros de transmissão, escolhe-se, durante o processo de decodificação, a palavra código com a menor distância Hamming da palavra código recebida.
Durante a comunicação de um octeto, o receptor recebeu o seguinte trem de bits 11001001110111011010.
O valor transmitido, em decimal, foi igual a
Ano: 2024
Banca:
Ibest
Órgão:
CREFITO - 15ª Região (ES)
Prova:
Ibest - 2024 - CREFITO - 15ª Região (ES) - Técnico em Informática |
Q2513838
Algoritmos e Estrutura de Dados
Ao realizar a soma dos números binários 00011010(2) e
00100111(2), obtém-se como resposta o número binário
Ano: 2024
Banca:
FUNATEC
Órgão:
Prefeitura de Rosário - MA
Prova:
FUNATEC - 2024 - Prefeitura de Rosário - MA - Técnico em Informática |
Q2511221
Algoritmos e Estrutura de Dados
Qual é a finalidade principal da análise de algoritmos?
Ano: 2024
Banca:
FUNCERN
Órgão:
CREA-RN
Prova:
FUNCERN - 2024 - CREA-RN - Analista de Infraestrutura |
Q2510347
Algoritmos e Estrutura de Dados
Os algoritmos de roteamento usam algum padrão de medida, chamado de métrica, a fim de determinar a
melhor rota para um dado destino. Para ajudar no processo de determinação de rotas, os algoritmos de
roteamento inicializam e mantêm tabelas de roteamento, que contém informações de rotas. Sendo assim,
analise a figura a seguir.
De acordo com a imagem, é correto afirmar:
De acordo com a imagem, é correto afirmar:
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-MS
Prova:
FGV - 2024 - TJ-MS - Técnico de Nível Superior - Analista de Sistemas Computacionais - Web Designer |
Q2493634
Algoritmos e Estrutura de Dados
Marcos, um analista do TJ contratado para otimizar o
desempenho de um servidor de alta capacidade, enfrenta
desafios com lentidão durante períodos de alta demanda. Uma
investigação minuciosa revelou que a raiz do problema reside na
gestão ineficaz da memória cache. Para abordar isso, Marcos
sugere a adoção de um algoritmo de substituição de cache mais
eficiente.
Considerando os algoritmos de substituição de cache mais comuns, Marcos resolverá o problema de desempenho do servidor com o algoritmo:
Considerando os algoritmos de substituição de cache mais comuns, Marcos resolverá o problema de desempenho do servidor com o algoritmo:
Ano: 2024
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
Prefeitura de Londrina - PR
Prova:
FUNDATEC - 2024 - Prefeitura de Londrina - PR - Analista de Sistemas - Serviço de Análise em Informática |
Q2483476
Algoritmos e Estrutura de Dados
Qual das alternativas abaixo corresponde ao número decimal 21 representado,
respectivamente, em números binário e hexadecimal?
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Câmara de Belo Horizonte - MG
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - Câmara de Belo Horizonte - MG - Analista de Tecnologia da Informação - Área de Desenvolvimento de Sistema |
Q2475445
Algoritmos e Estrutura de Dados
No desenvolvimento de uma aplicação, uma etapa fundamental e primordial durante todo o processo é a construção de algoritmos.
O algoritmo é uma sequência de raciocínios, instruções e operações que trabalham conjuntamente para alcançar um objetivo. Um
sistema é constituído de diversos algoritmos que recebem múltiplas entradas de dados, manipulando-as através de processamento,
para que sejam geradas saídas com informações úteis e relevantes para os usuários. Sobre essas estruturas, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as falsas.
( ) A propriedade finitude afirma que um algoritmo deve ter um número finito de instruções, garantindo que ele termine sua execução em algum momento.
( ) A propriedade do determinismo afirma que um algoritmo deve produzir o mesmo resultado sempre que for executado com determinados dados de entrada, produzindo sempre um resultado correto.
( ) Um algoritmo de ordenação pode ser utilizado para organizar uma lista de elementos em ordem crescente ou decrescente.
( ) Um algoritmo guloso pode ser utilizado para resolver um problema dividindo-o em problemas menores para resolvê-los recursivamente.
A sequência está correta em
( ) A propriedade finitude afirma que um algoritmo deve ter um número finito de instruções, garantindo que ele termine sua execução em algum momento.
( ) A propriedade do determinismo afirma que um algoritmo deve produzir o mesmo resultado sempre que for executado com determinados dados de entrada, produzindo sempre um resultado correto.
( ) Um algoritmo de ordenação pode ser utilizado para organizar uma lista de elementos em ordem crescente ou decrescente.
( ) Um algoritmo guloso pode ser utilizado para resolver um problema dividindo-o em problemas menores para resolvê-los recursivamente.
A sequência está correta em
Ano: 2024
Banca:
Instituto Consulplan
Órgão:
Câmara de Belo Horizonte - MG
Prova:
Instituto Consulplan - 2024 - Câmara de Belo Horizonte - MG - Analista de Tecnologia da Informação - Área de Desenvolvimento de Sistema |
Q2475426
Algoritmos e Estrutura de Dados
O MD5 – Message Digest Algorithm 5, é um algoritmo de função hash utilizado na criptografia de dados capaz de gerar um valor
hash único e fixo para um conjunto de dados, independentemente do tamanho original dos dados. Sobre as características do MD5,
assinale a alternativa que corresponde ao tamanho, em bits, do hash gerado pelo algoritmo MD5.
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |
Q2457933
Algoritmos e Estrutura de Dados
Máquinas de vetores de suporte (do inglês, Support Vector
Machine - SVM) são algoritmos de aprendizado de
máquina que possibilitam a implementação de
classificadores. Os modelos implementados a partir desses
algoritmos utilizam funções kernel, conferindo como
vantagem:
Ano: 2024
Banca:
IV - UFG
Órgão:
TJ-AC
Prova:
CS-UFG - 2024 - TJ-AC - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados |
Q2457932
Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma Rede Neural Convolucional (do inglês, Convolutional
Neural Network - CNN) é um algoritmo de aprendizado de
máquina profundo que pode, a partir dos dados de entrada,
atribuir importância (pesos e vieses que podem ser
aprendidos) a vários aspectos dos dados e, portanto, obter
maior diferenciação. São características da arquitetura das
redes neurais convolucionais:
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