Questões de Concurso Para inpe
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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 |
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
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