rpd000000689 (1009872), страница 8

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

1)1-4 2) 2,3 3)1-3

4.Для чего проверяют датчик базовых псевдослучайных чисел на соответствие законам распределения максимумов и минимумов базовой последовательности? (1-для проверки статистической равномерности датчика 2- для оценки возможности его использования при исследовании критических режимов работы моделируемой системы 3- для оценки некоррелированности чисел базовой последовательности)

1)1 2)2 3)3

5.Какая структура данных должна быть подготовлена для работы алгоритма моделирования дискретной случайной величины, заданной конечным рядом распределения?(1-таблица распределения вероятностей по значениям случайной величины 2- таблица границ разделения отрезка [0,1] на вероятности значений случайной величины 3-перечень значений случайной величины)

1)1,3 2)2 3)2,3

6.Составьте характеристику метода обратной функции моделирования случайной величины (1-универсальный метод 2-специальный метод 3-применяется для моделирования дискретных случайных величин 4- применяется для моделирования непрерывных случайных величин 5- используется точное или приближенно заданная функция, обратная к функции плотности вероятности 6- используется точное или приближенно заданная функция, обратная к функции распределения )

1)2,4,6 2)1,3,6 3)1,4,6 3)1,4,5

7.Какие требования предъявляются к функциональному преобразованию случайной величины для обеспечения возможности применения метода исключения? (1-непрерывная функция 2-дифференцируемая функция 3- монотонная функция 4-имеющая обратную функцию 5-устраняющая причины невозможности применения метода исключения)

1)1,3,5 2)2,4,5 3)1-5

8.В каких случаях возникают проблемы при использовании специального метода моделирования нормально распределенного вектора? (1- при наличии слабо коррелированных составляющих 2- при наличии сильно коррелированных составляющих)

1)1 2)2 3)1,2

9.Существует ли особенности статистической обработки в имитационном моделировании?

(1-особенности по сравнению с обычной математической статистикой отсутствуют 2-особенности есть, они связаны с необходимостью решения новых задач 3- особенности есть, они заключаются в необходимости организации тесной связи статистической обработки с процессом проведения имитационных экспериментов)

1)1 2)2 3)3

10.Когда достаточность общего числа прогонов целесообразно определять с использованием последовательных процедур? (1- при достаточно сложной в вычислительном отношении ИМ 2- в случае простой ИМ)

1)1 2)2 3) в любом случае

11.Для какого типа случайной величины получит оценку закона распределения сложнее? (1- для непрерывной случайной величины 2- для дискретной случайной 3-сложность не зависит от типа случайной величины)

1)1 2)2 3)3

МСЯиОБР БИЛЕТ №2

1.Какой из способов генерации случайных явлений обеспечивает наиболее адекватность? (1-физические генераторы 2- цифровые записи реальных случайных воздействий 3-псевдослучайные генераторы)

1)1 2)2 3)3

2.Какие показатели качества характеризуют генераторы базовых псевдослучайных чисел? (1-адекватность 2-статистическая равномерность 3- отрезок апериодичности 4-логическая сложность 5-быстродействие 6-возможность функционального анализа параметров на характеристики датчика 7-некоррелированность)

1. 2)2,3 3)2,3,5,6,7 4) 2-5

3.Какие параметры определяют быстродействие мультипликативного датчика базовых псевдослучайных чисел? (1- 2-А 3-М 4-В)

1)1-4 2)2,3 3)1-3 4)2 5) 3

4.Какова структура процедур моделирования случайных явлений сложной конфигурации в ИМ? (1- двухуровневая 2-одноуровневая 3-трехуровневая)

1)1 2)2 3)3

5.Какой показатель характеризует быстродействие алгоритмов моделирования полной группы несовместных событий и дискретной случайной величины? (1- число событий (значений случайной величины) 2-среднее число операций сравнения при работе алгоритма 3- число сравнений при работе алгоритма)

1)1 2)2 3)3

6.Какое количество базовых величин используется для получения одной реализации случайной величины по методу обратной функции? (1-одна 2- две 3- случайное количество)

1. 2)2 3)3

7.Для каких целей может быть использован метод композиции при моделировании нормального закона распределения? (1-для приближенного моделирования на всей области определения 2- для точного моделирования на всей области определения)

1)1 2)2

8.Возможно ли точное моделирование векторного случайного процесса общего вида? (1-да 2- нет)

1)1 2)2

9.Какие знаете подходы к организации статистической обработки при проведении имитационных исследований? (1- обработка по множеству независимых прогонов ИМ 2- обработка по одному длинному прогону 3- обработка после проведения прогонов ИМ)

1)1-3 2)1,2 3)3

10.Какие задачи стат. обработки решаются при получении оценок вероятностных характеристик в процессе проведения ИМЭ (1- накопление статистики и расчет оценок, 2- проверка адекватности полученных результатов, 3- оценка статистической точности оценок, 4- анализ влияния начального состояния на точность оценок, 5- определения достаточности объема выборки для получения оценок с заданной точностью)?

1)1,3,5 2)1 3)2,4 4)3,5 5)1,2

11.Какие способы получения оценки непрерывной случайной величины с использованием ступенчатой оценки функции плотности вероятности знаете? (1-гистограмма с фиксированными пределами 2- гистограмма с расширяющимися пределами 3- метод прямоугольных вкладов для малой выборки)

1)1 2)1,2 3)1-3

МСЯиОБР БИЛЕТ №3

1.Какой из способов генерации случайных явлений обеспечивает наибольшее быстродействие? (1-физические генераторы 2- цифровые записи реальных случайных воздействий 3-псевдослучайные генераторы)

1)1 2)2 3)3

2.Какой генератор базовых псевдослучайных чисел (1-генератор, основанный на конгруэнтном методе 2- генератор в СИМ GPSS) лучше по возможности функционального анализа его параметров на характеристики датчика)?

1)1 2)2 3)одинаковы

3.Какие параметры определяют имитацию равномерности распределения мультипликативного датчика базовых псевдослучайных чисел? (1- 2-А 3-М 4-В)

1)1-4 2)2,3 3)1-3 4)2 5) 3

4.При выполнении какого условия считается, что моделируемое событие, заданное вероятностью его свершения, произошло? (1-БПСЧ больше заданной вероятности 2- БПСЧ больше или равно заданной вероятности 3- БПСЧ меньше заданной вероятности 4- БПСЧ меньше или равно заданной вероятности)

1. 2)2 3)3 4)4

5.Какие существуют способы повышения быстродействия алгоритма моделирования дискретной случайной величины с большой размерностью конечного ряда распределения? (1- переупорядочение ряда распределения по возрастанию вероятностей 2- переупорядочение ряда распределения по убыванию вероятностей 3- группирование членов ряда распределения 4-совместное использование переупорядочения и группирования)

1)2-4 2)1-4 3)1,3 4)1,3,4

6.Для каких из перечисленных ниже распределений метод обратной функции может быть применен точно? (1-равная плотность вероятности 2-Пуассона 3- экспоненциальное 4-нормальное 5- заданное ступенчатой плотностью вероятностей)

1)1-5 2)1,3,5 3)2,4

7.Для моделирования каких классов случайных величин применяется метод композиции? (1-дискретным скалярным 2- непрерывным скалярным 3-векторным)

1)1 2)2 3)3

8.В чем состоит идея приближенного моделирования случайных процессов общего вида? (1- в их Марковской аппроксимации 2- в приближенном задании статистического описания процесса 3- в предположении заранее известных моментов времени, в которые необходимо получать реализации процесса)

1)1 2)2 3)3

9.Для каких целей используется вариант статистической обработки по множеству независимых прогонов ИМ? (1-для исследования переходных режимов работы моделируемой системы 2- для исследования стационарных эргодических процессов в ИМ)

1)1 2)2 3)1,2

10.При оценке каких моментов случайных величин возникают проблемы накопления статистики и расчета самих оценок? (1-начальных 2- центральных 3- и тех и других)

1)1 2)2 3)3

11.В каком виде более распространена оценка закона распределения непрерывной случайной величины и почему? (1-в виде оценки функции распределения 2- в виде гистограммы 3- так как указанный вид обеспечивает большую простоту накопления статистики 4- так как указанный вид обеспечивает большую простоту расчета оценки 5- так как указанный вид обеспечивает большую точность расчета оценки)

1)1,3,4 2)1,5 3)2,3,4 4) 2,3-5

МСЯиОБР БИЛЕТ №4

1.Какой из способов генерации случайных явлений обеспечивает наибольшую возможности вариации характеристик генератора? (1-физические генераторы 2- цифровые записи реальных случайных воздействий 3-псевдослучайные генераторы)

1)1 2)2 3)3

2.Какой механизм генерации базовых псевдослучайных чисел на основе конгруэнтного метода обеспечивает имитацию их случайного характера? (1- механизм квантования 2- неустойчивость характера динамического процесса в датчике 3- нормировка выходных чисел)

1)1 2)2 3)3

3.Какое преимущество дает использование смешанного конгруэнтного датчика по сравнению с мультипликативным? (1- более свободный выбор параметров датчика 2- больший отрезок апериодичности 3- большее быстродействие 4- большую равномерность)

1)1 2)2 3)3 4)4 5)5

4.Сколько БПСЧ используется для моделирования полной группы из n несовместных событий?(1- одно 2-два 3-n)

1. 2)2 3)3

5.Какие существуют способы повышения быстродействия алгоритма моделирования дискретной случайной величины с бесконечным рядом распределения? (1- переупорядочение выделенной части ряда распределения по возрастанию вероятностей 2- переупорядочение выделенной части ряда распределения по убыванию вероятностей вместе с группированием 3- выделение в бесконечном ряде распределения конечной части с большой суммарной вероятностью 4-сведение моделирования к схеме случаев)

1)1,3 2)2,3 3)4

6.Составьте характеристику метода исключения моделирования случайной величины (1-универсальный метод 2-специальный метод 3-применяется для моделирования дискретных случайных величин 4- применяется для моделирования непрерывных случайных величин 5- используется функция распределения случайной величины 6- используется функция плотности вероятности случайной величины)

1)2,4,5 2)1,3,6 3)1,4,6 3)1,4,5

7.Какие алгоритмы моделирования получаются в результате применения метода композиции к сложным распределениям? (1- приближенные 2-точные )

1)1 2)2

8.В чем заключается Марковская аппроксимация случайного процесса при его моделировании? (1-в задании вместо полного закона распределения условного, зависящего от всей предыстории полученных в результате моделирования значений процесса 2- в задании вместо полного закона распределения условного, зависящего только от предыдущего полученного значения процесса)

1)1 2)2 3)3

9.Для каких целей используется вариант статистической обработки по множеству независимых прогонов ИМ? (1-для исследования переходных режимов работы моделируемой системы 2- для исследования стационарных эргодических процессов в ИМ)

1)1 2)2 3)1,2

10.При оценке каких моментов случайных величин возникают проблемы накопления статистики и расчета самих оценок? (1-начальных 2- центральных 3- и тех и других)

1)1 2)2 3)3

11.В каком виде более распространена оценка закона распределения непрерывной случайной величины и почему? (1-в виде оценки функции распределения 2- в виде гистограммы 3- так как указанный вид обеспечивает большую простоту накопления статистики 4- так как указанный вид обеспечивает большую простоту расчета оценки 5- так как указанный вид обеспечивает большую точность расчета оценки)

1)1,3,4 2)1,5 3)2,3,4 4) 2,3-5

МСЯиОБР БИЛЕТ №5

1.Почему числа, получаемые с помощью программных датчиков, называются псевдослучайными? (1- характеризуются неустранимой статистической погрешностью 2-получаются с помощью детерминированных алгоритмов, случайность лишь имитируется 3- Недостаточная адекватность реальным случайным явлениям)

1)1 2)2 3)3

2.Какой механизм генерации базовых псевдослучайных чисел на основе конгруэнтного метода обеспечивает имитацию равномерности их распределения? (1- механизм квантования на основе операции приравнивания числа по модулю 2- неустойчивость характера динамического процесса в датчике 3- нормировка выходных чисел)

1)1 2)2 3)3

3.Для чего осуществляют тестирование датчика базовых псевдослучайных чисел? (1- для того чтобы убедится в том, что датчик сможет обеспечить получение необходимого числа базовых чисел 2- для того чтобы убедится в том, что датчик сможет обеспечить необходимую статистическую точность результатов моделирования 3- для того, чтобы выбрать параметры датчика, наиболее соответствующие целям моделирования)

1)1 2)2 3)3 4)1,2 5)1-3

4.Какая структура данных должна быть подготовлена для работы алгоритма моделирования полной группы из n несовместных событий?(1-таблица распределения вероятностей по событиям 2- таблица границ разделения отрезка [0,1] на вероятности событий 3-перечень событий)

1)1,3 2)2 3)2,3

5.Какой самый быстрый алгоритм моделирования дискретной случайной величины с большой размерностью конечного ряда распределения? (1-алгоритм, основанный на сведении к моделированию схемы случаев 2- специальный алгоритм, учитывающий специфические свойства моделируемой случайной величины 3-алгоритм, построенный на совместном использовании всех способов уменьшения числа сравнений)

1)1 2)2 3)3

6.Какое количество базовых величин используется для получения одной реализации случайной величины по методу исключения? (1-одна 2- две 3- случайное количество)

1. 2)2 3)3

7.К какому классу алгоритмов относится алгоритм моделирования нормального распределения, основанный на суммировании базовых чисел? (1-к классу универсальных алгоритмов 2- к классу специальных алгоритмов)

1)1 2)2

Характеристики

Список файлов учебной работы