Questões de Concurso Comentadas para 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

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

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. 

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,

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

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.