rpd000000689 (1009872), страница 9

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

Текст из файла (страница 9)

8.Моделирование каких дискретных случайных процессов рассматривалось в дисциплине «Моделирование систем»? (1-векторные процессы с дискретным временем 2- процессы с дискретными значениями 3-простая цепь Маркова 4- случайные потоки)

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

9.В алгоритме организации моделирования по множеству независимых прогонов какая из ниже перечисленных операций является более сложной (1-подготовка к моделированию нового варианта системы с изменением ее структуры 2- подготовка к моделированию нового варианта системы с изменением значений ее параметров)

1)1 2)2 3) нет различий

10.В чем состоит идея последовательных процедур определения достаточности проведенного числа проведенного числа прогонов ИМ при оценке моментов случайных величин (1- в сравнении оценки дисперсии полученной оценки с заданной величиной дисперсии 2- в сравнении оценки требуемого числа прогонов ИМ и проведенного их числа)

1)1 2)2 3)1 или 2

11.На каких принципах основана оценка закона распределения по малой выборке? (1- на принципе группирования наблюдений в заранее установленные разряды 2- на принципе подстройки величины разрядов гистограммы с учетом получаемой статистики 3- на использовании априорной информации об области определения случайной величины 4-на индивидуальном подходе к каждой отдельной реализации случайной величины 5- на распределении информации от каждой реализации на некотором интервале вокруг наблюдаемого значения)

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

МСЯиОБР БИЛЕТ №6

1.Какой закон распределения имеют базовые псевдослучайные числа? (1- нормальный нормированный 2- экспоненциальный нормированный 3- Равномерный закон распределения на интервале (0,1))

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 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.Сколько раз нужно запустить датчик с начального состояния в эксперименте определения отрезка апериодичности?

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

4.Сколько вероятностей должно быть задано для моделирования двух зависимых событий, если последовательность их свершения в ИМ заранее известна?

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

5.Какие варианты организации алгоритмов сбора и обработки статистики при проведении имитационных экспериментов (ИМЭ) по фиксированному варианту моделируемой системы знаете (1- по множеству независимых прогонов ИМ, 2- по множеству коррелированных прогонов, 3- по одному длинному прогону ИМ, 4- по одному достаточно короткому прогону ИМ)?

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

6.Какими свойствами должен характеризоваться закон распределения для применения метода исключения без дополнительной подготовительной работы? (1-функция плотности вероятности не имеет разрывов первого рода 2- функция плотности вероятности не имеет разрывов второго рода 3- область определения случайной величины конечная)

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

7.Какие универсальные методы из перечисленных ниже применяются для моделирования многомерных случайных величин? (1- метод композиции 2- метод, основанный на представлении совместной функции плотности вероятности в виде произведения функций плотности вероятности скалярных случайных величин 3- метод исключения 4-метод обратной функции)

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

8.Какое статистическое описание должно быть задано для моделирования ординарного стационарного потока? (1-закон распределения интервалов времени между событиями в потоке 2- закон распределения числа одновременно появляющихся событий в потоке 3- статистическое описание множества типов событий в потоке)

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

9.Как в алгоритме организации моделирования по множеству независимых прогонов могут формироваться начальные условия для очередного прогона? (1-фиксированным образом, исходя из принципа получения гарантированного результата 2- фиксированным образом, исходя из принципа получения наилучшего результата 3- случайным образом для осреднения результатов по возможным реализациям начальных условий 4- используются нулевые начальные условия)

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

10.При оценке каких по величине вероятностей событий возникают проблемы оценки точности (1- близких к 0, 2-близких к значению 0.5, 3- близких к 1.0)?

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

11.С использованием каких структур данных может быть получена оценка многомерной функции плотности вероятности? (1- наиболее целесообразно с использованием одномерного массива 2- обязательно с использованием многомерного массива)

1)1 2)2

МСЯиОБР БИЛЕТ №7

1.Какой механизм в физических датчиках базовых случайных чисел обеспечивает равномерность распределения? (1- высокочастотность исходного случайного процесса 2- нормировка выходного результата 3- использование схемы квантования значений исходного процесса 4- гладкость закона распределения амплитуды исходного случайного процесса)

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

2.Какой набор параметров определяет работу мультипликативного датчика базовых псевдослучайных чисел? (1- 2-А 3-М 4-В)

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

3.Какие различные тесты проверки статистической равномерности датчика базовых псевдослучайных чисел знаете? (1- скалярный тест 2-векторный тест 3-покер-тест 4-тест проверки распределения минимумов и максимумов базовой последовательности)

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

4.Сколько вероятностей должно быть задано для моделирования двух зависимых событий, если последовательность их свершения в ИМ заранее не известна?

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

5.Для каких перечисленных ниже законов распределения дискретных случайных величин существуют известные Вам специальные алгоритмы моделирования? (1-конечный ряд распределения 2-бесконечный ряд распределения 3-биномиальный 4-геометрический 5-Пуассона)

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

6.Какие виды мажорирующей функции в методе исключения используются? (1-кусочно-линейные 2-кусочно-постоянные 3-постоянная)

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

7.В чем состоит идея специального метода моделирования нормально распределенного вектора? (1- представлении совместной функции плотности вероятности в виде произведения функций плотности вероятности скалярных случайных величин 2-в приближенном применении обобщения метода исключения на векторный случай 3- в моделировании вектора независимых нормально распределенных величин и его линейного функционального преобразования в требуемый вектор)

1)1 2)2 3)3

8.Какое статистическое описание должно быть задано для моделирования неординарного стационарного потока? (1-закон распределения интервалов времени между событиями в потоке 2- закон распределения числа одновременно появляющихся событий в потоке 3- статистическое описание множества типов событий в потоке)

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

9.Какого типа ИМ исследуются с использованием алгоритма организации моделирования по множеству независимых прогонов? (1- модели с остановом 2-модели без останова)

1)1 2)2 3)1,2

10.Возможна ли реализация последовательных процедур при оценке малых вероятностей? (1- невозможна 2- возможна на основе расчета доверительного интервала при заданной доверительной вероятности 3- возможна на основе расчета числа ИМЭ, в которых обязательно должно появиться событие, вероятность которого оценивается)

1)1 2)2 3)3

11.С использованием каких структур данных может быть получена оценка многомерной функции плотности вероятности? (1- наиболее целесообразно с использованием одномерного массива 2- обязательно с использованием многомерного массива)

1)1 2)2

МСЯиОБР БИЛЕТ №8

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.Какой показатель используется для характеристики эффективности реализации метода исключения? (1- число базовых чисел, используемых для моделирования одной реализации случайной величины 2- среднее число базовых чисел, используемых для моделирования одной реализации случайной величины 3-величина, обратная к площади под мажорирующей функцией)

1)1 2)2 3)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.Какими свойствами должен характеризоваться закон распределения для применения метода исключения без дополнительной подготовительной работы? (1-функция плотности вероятности не имеет разрывов первого рода 2- функция плотности вероятности не имеет разрывов второго рода 3- область определения случайной величины конечная)

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

7.Какие универсальные методы из перечисленных ниже применяются для моделирования многомерных случайных величин? (1- метод композиции 2- метод, основанный на представлении совместной функции плотности вероятности в виде произведения функций плотности вероятности скалярных случайных величин 3- метод исключения 4-метод обратной функции)

8.Какое статистическое описание должно быть задано для моделирования неординарного неоднородного стационарного потока? (1-закон распределения интервалов времени между событиями в потоке 2- закон распределения числа одновременно появляющихся событий в потоке 3- статистическое описание множества типов событий в потоке)

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

9.При каком соотношении времени прогона самой ИМ и времени, затрачиваемого на стат. обработку, в алгоритме организации моделирования по множеству независимых прогонов было целесообразным использовать блок, регулирующий определенную периодичность по числу прогонов осуществления стат. обработки? (1- когда сложность ИМ существенно больше сложности стат. обработки 2- когда сложность стат. обработки соизмерима или больше сложности самой ИМ)

1)1 2)2 3)в любом случае

10.Какие виды оценок законов распределения случайных величин знаете? (1-параметрические 2-непараметрические 3- по малой выборке)

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

11.Для каких процессов в ИМ статистически обосновано получение оценок по одному длинному прогону? (1- для любых процессов 2-для стационарных процессов 3- для эргодических процессов)

1)1 2)2 3)2,3

МСЯиОБР БИЛЕТ №9

1.Какие показатели характеризуют качество моделирования случайных явлений в ИМ? (1- адекватность реальным воздействиям, 2- статистическая точность 3- быстродействие работы алгоритма моделирования 4- возможность управлять процессом генерации)

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

2.Какой механизм в физических датчиках базовых случайных чисел обеспечивает некоррелированность их реализаций? (1- высокочастотность исходного случайного процесса 2- нормировка выходного результата 3- использование схемы квантования значений исходного процесса)

1. 2)2 3)3

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

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

Характеристики

Список файлов учебной работы