Questões de Concurso Comentadas para inpe
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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.
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
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,
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