Методы оптимизации (ответы на тест ММА / ИДО)
- 20 вопросов с ответами
- Результат: 95 баллов из 100
После покупки вы получите файл Word с ответами на вопросы, которые указаны ниже.
Чтобы найти нужный вопрос в файле, нажмите ctrl+F и введите несколько слов из тестового вопроса, затем нажмите Enter.
Перед покупкой вы можете посмотреть демо-файл с оценкой за тест.
Если вам нужна помощь с другими предметами или сдачей тестов онлайн, пишите в личные сообщения. Для этого перейдите по ссылке в мой профиль и нажмите "написать": https://studwork.cc/info/18856
Вопрос 1.
Что представляет собой метод МНК (метод наименьших квадратов) в контексте оптимизации?
a. Метод, минимизирующий среднюю квадратичную ошибку.
b. Метод, максимизирующий точность численных вычислений.
c. Метод, максимизирующий точность численных вычислений.
d. Метод, минимизирующий сумму квадратов разностей между наблюдаемыми и предсказанными значениями.
Вопрос 2.
Что такое оптимум задачи линейного программирования?
a. оптимальный план
b. любое значение целевой функции
c. целое значение целевой функции
d. значение целевой функции на оптимальном плане
Вопрос 3.
Для решения какого типа задач применяется метод динамического программирования?
a. Задачи безусловной оптимизации
b. Задачи нелинейной оптимизации
c. Задачи линейного программирования
d. Задачи поиска кратчайшего пути
Вопрос 4.
Какой метод наиболее эффективен при поиске глобального экстремума в многоэкстремальной задаче?
a. Метод золотого сечения
b. Метод градиентного спуска
c. Генетический алгоритм
d. Метод Ньютона
Вопрос 5.
Вершины многогранника – это … точки
a. особые
b. узловые
c. крайние
d. граничные
Вопрос 6.
Какой метод применяется для численного дифференцирования функций?
a. Метод конечных разностей
b. Метод Эйлера
c. Метод средних квадратов
d. Метод трапеций
Вопрос 7.
Метод, используемый при решении задач оптимизации, в которых управление и координаты объекта могут иметь разрывы, - …….
a. симплекс-метод
b. принцип максимума
c. принцип минимума
d. метод потенциалов
Вопрос 8.
Как влияет параметр температуры в алгоритме имитации отжига?
a. Увеличивает скорость сходимости
b. Уменьшает скорость сходимости
c. Определяет вероятность принятия более плохого решения на ранних стадиях
d. Не влияет на работу алгоритма
Вопрос 9.
Какой метод относится к методам эвристической оптимизации?
a. Метод имитации отжига
b. Симплекс-метод
c. Метод Ньютона
d. Метод градиентного спуска
Вопрос 10.
С помощью этого метода число верных цифр примерно удваивается на каждом этапе по сравнению с первоначальным количеством
a. формула Маклорена
b. метод Крамера
c. процесс Герона
d. формула Тейлора
Вопрос 11.
Погрешность, связанная с самой постановкой математической задачи
a. погрешность действия
b. погрешность метода
c. погрешность задачи
d. остаточная погрешность
Вопрос 12.
Какой метод используется для решения задач целочисленной оптимизации?
a. Метод Ньютона
b. Метод ветвей и границ
c. Метод градиентного спуска
d. Метод золотого сечения
Вопрос 13.
Что такое скорость сходимости метода оптимизации?
a. Область определения целевой функции
b. Количество вычислений, необходимых для достижения решения
c. Сложность вычислений на одной итерации
d. Скорость приближения к оптимальному решению
Вопрос 14.
Что означает «проклятие размерности» при оптимизации?
a. Чем меньше размерность задачи, тем сложнее ее решать
b. Чем больше размерность задачи, тем сложнее ее решать
c. Размерность задачи не влияет на сложность решения
d. Это связано с использованием неэффективных алгоритмов
Вопрос 15.
Что такое целевая функция в задаче оптимизации?
a. Функция, описывающая входные данные
b. Функция, описывающая ограничения
c. Функция, описывающая алгоритм
d. Функция, которую нужно минимизировать или максимизировать
Вопрос 16.
Какой метод используется для приближенного вычисления корня уравнения?
a. Метод наименьших квадратов
b. Метод Эйлера
c. Метод бисекции
d. Метод простых итераций
Вопрос 17.
Какой метод наиболее эффективен для решения задач с большим количеством переменных?
a. Метод градиентного спуска
b. Метод золотого сечения
c. Метод Ньютона
d. Метод имитации отжига
Вопрос 18.
Что такое ограничение в задаче оптимизации?
a. Условие, которому должны удовлетворять переменные
b. Начальное приближение
c. Значение целевой функции
d. Скорость сходимости
Вопрос 19.
Какой метод оптимизации основан на использовании случайных выборок данных?
a. Метод переменных метрик
b. Стохастический градиентный спуск
c. Градиентный спуск
d. Метод Ньютона
Вопрос 20.
Какой метод оптимизации основан на использовании производных целевой функции?
a. Градиентный спуск
b. Метод случайного поиска
c. Генетические алгоритмы
d. Метод имитации отжига
