Инфа
.pdfВ методе наискорейшего спуска (НС) при решении задачи многомерной оптимизации на каждой итерации шаг выбирается исходя из условия
∙максимума целевой функции
∙минимума целевой функции
∙равенства нулю целевой функции
∙в списке нет правильного ответа
Для представления чисел в памяти компьютера применяют два способа: с фиксированной запятой
и
∙с нефиксированной запятой
∙в виде целого числа
∙в виде дробной части числа
∙с плавающей запятой
Степень отличия приближенного числа от его точного значения - это
∙приближение
∙удаление
∙погрешность
∙разность
Числа, представленные в ПК как тип Single или Double относятся к классу
∙натуральных
∙дробных
∙целых
∙Long
Относительная точность представления вещественных чисел одинакова в любой части диапазона
изависит лишь от числа разрядов
∙отводимых под порядок числа
∙отводимых под мантиссу числа
∙отводимых под знак порядка числа
∙отводимых под целую часть числа
Дробь 1/3 в десятичной системе получится
∙периодической
∙такой же
∙бесконечной
∙конечной
Абсолютная погрешность суммы приближенных чисел ; ; равна
∙
∙
∙
Погрешность, связанная с описанием математической моделью реального явления, это
∙погрешность округления
∙в списке нет правильного ответа
∙погрешность метода
∙погрешность задачи
Модуль разности между точным и приближенным значением это
∙относительная погрешность
∙абсолютная погрешность
∙точность
∙в списке нет правильного ответа
Абсолютная погрешность числа измеряется
∙в тех же единицах измерения, что и само число
∙в процентах
∙в долях
∙это безразмерная величина
Всякий глобальный минимум выпуклой функции является одновременно и
∙точкой перегиба
∙максимумом
∙нет правильного ответа
∙локальным
Формат чисел с плавающей запятой является международным стандартом представления
∙натуральных чисел
∙целых чисел
∙дробных чисел
∙только бесконечных дробей
Относительная погрешность выражается отношением
∙абсолютной погрешности к модулю разности приближенного и точного чисел
∙абсолютной погрешности к модулю приближенного значения
∙в списке нет правильного ответа
∙модуля приближенного числа к абсолютной погрешности
Относительная погрешность числа измеряется
∙это безразмерная величина
∙в процентах
∙в тех же единицах измерения, что и само число
∙в процентах или долях
Точность вещественного числа в ПК определяется
∙количеством цифр в этом числе
∙длиной числа
∙знаком числа
∙экспонентой
Воснове представления чисел с плавающей запятой лежит экспоненциальная форма записи
∙
∙
∙
∙
Относительная погрешность выражается отношением
∙абсолютной погрешности к модулю приближенного значения
∙абсолютной погрешности к модулю разности приближенного и точного чисел
∙в списке нет правильного ответа
∙модуля приближенного числа к абсолютной погрешности
погрешность, связанная с описанием математической моделью реального явления, это
∙погрешность округления
∙в списке нет правильного ответа
∙погрешность задачи
∙погрешность метода
Погрешность, обусловленная выполнением действий над данными, полученными с ограниченной точностью, это
∙неустранимая погрешность
∙погрешность округления
∙погрешность метода
∙в списке нет правильного ответа
Потери точности при записи десятичных дробей велики из-за того, что
∙происходит округление дробей
∙двоичный эквивалент числа получается с погрешностями
∙двоичная дробь впоследствии приводится к нормализованному виду
∙в компьютере числа хранятся в двоичной системе
Для увеличения точности решения ОДУ количество итераций в методе автоматического выбора шага
∙уменьшается
∙накапливается
∙не меняется
∙увеличивается
Функция на отрезке унимодальная, если
∙в списке нет правильного ответа
∙на выбранном отрезке функция имеет два минимума
∙на выбранном отрезке функция имеет один экстремум
∙на выбранном отрезке функция не имеет ни одного минимума
При решении задачи многомерной оптимизации для функции F(x,y) = , функция Ф() будет следующей
∙Ф() =
∙Ф() =
∙Ф() =
Из перечисленных понятий к методам многомерной оптимизации относится
∙метод Гаусса
∙метод Сильвестра
∙метод покоординатного спуска
∙правило Рунге
Величина шага на каждой итерации в методе наискорейшего спуска при решении задачи многомерной оптимизации определяется из условия
∙постоянства функции
∙минимума функции
∙максимума функции
∙в списке нет правильного ответа
Абсолютная погрешность суммы приближенных чисел ; ; равна
∙
∙
∙
Формула для определения абсолютной погрешности числа это
∙
∙
∙
∙
Отличие численного метода наискорейшего спуска при решении задачи многомерной оптимизации состоит в том, что поиск значения на каждой итерации происходит
∙аналитическим методом
∙методом конфигураций
∙методом штрафных функций
∙одним из численных методов одномерной оптимизации
Градиентные методы – это методы, в которых движение к точке минимума совпадает с направлением
∙в списке нет правильного ответа
∙одной из координат осей
∙вектора градиента функции
∙вектора антиградиента функции
Вметоде наискорейшего спуска (НС) при решении задачи многомерной оптимизации на каждой итерации шаг выбирается исходя из условия
∙максимума целевой функции
∙равенства нулю целевой функции
∙в списке нет правильного ответа
∙минимума целевой функции
Погрешность численного решения задачи определяется
∙чувствительностью вычислительного алгоритма к погрешностям округления
∙погрешностью представления вещественных чисел в компьютере
∙значением исходных данных
∙обусловленностью решаемой задачи
Роль погрешности в численных методах
∙останавливает процесс вычислений
∙тормозит процесс вычислений
∙никакой
∙ускоряет процесс вычислений
Точными числами являются
∙
∙ 13
∙43.45
∙0.0001
К точным числам относятся
∙натуральные
∙действительные
∙приближенные
∙дробные
Абсолютная точность представления вещественных чисел с фиксированной запятой
∙одинакова в любой части диапазона
∙постоянна
∙равна нулю
∙различна в каждой части диапазона
Если говорят, что расчеты проведены с точностью 0.01, это означает, что
∙предельная абсолютная погрешность равна 0.01
∙предельная относительная погрешность равна 0.01
∙максимальное значение погрешности равно 0.01
∙погрешность округления равна 0.01
Вградиентном методе с дроблением шага (ГДШ) при решении задачи многомерной оптимизации на каждой итерации шаг
∙уменьшается в 2 раза
∙увеличивается в 3 раза
∙увеличивается в 2 раза
∙уменьшается в 3 раза
Тестовые задачи по теме « Интерполяция функций»
Тесты 1-го блока сложности
30. При построении линейного интерполяционного многочлена Лагранжа L1 ( x) значение функции, заданной таблично, значение функции в точке х=0.18, равно…
х |
0,1 |
0,15 |
0,2 |
у |
-1 |
-0,7 |
-0,5 |
5)L1 (0.18) = -0.58; *
6)L1 (0.18) = -0.48;
7)L1 (0.18) = 0.68;
8)Формулу Лагранжа использовать нельзя.
31.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=0,18…
х |
0,1 |
0,2 |
0,3 |
|
|
|
|
у |
0,8 |
0,5 |
0,6 |
5)P1 (0.18) = 0.77; *
6)P1 (0.18) = -0.752;
7)P1 (0.18) = 0.568;
8)Формулу Ньютона использовать нельзя.
32.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=1.8 равно…
х |
1 |
2 |
3 |
у |
2,2 |
5,2 |
8,4 |
1)P1 (0.18) = 4.6; *
2)P1 (0.18) = -0.752;
3)P1 (0.18) = 1.568;
4)Формулу Ньютона использовать нельзя.
33.При построении линейного интерполяционного многочлена Лагранжа L1 ( x) для функции, заданной таблично, значение в точке х=4,6 равно …
х |
3 |
4 |
5 |
у |
5,2 |
8,4 |
10,5 |
|
|
|
|
1)L1 (4.6) = 9.66; *
2)L1 (4.6) = 8.654;
3)L1 (4.6) = 7.561;
4)L1 (4.6) = 4.675.
34.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=4,2 равно…
х |
4 |
4.5 |
5 |
|
|
|
|
у |
5,3 |
8,2 |
11,4 |
1)P1 (4.2) = 6.46; *
2)P1 (4.2) = 8.752;
3)P1 (4.2) = 9.568;
4)P1 (4.2) = 6.3.
35.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=1.36 равно…
х |
1.2 |
1.3 |
1.4 |
|
|
|
|
у |
6,2 |
3,4 |
5,5 |
1)P1 (1.36) = 4.66; *
2)P1 (1.36) = 6.75;
3)P1 (1.36) = 10.58;
4)Формулу Ньютона использовать нельзя.
36.При построении линейного интерполяционного многочлена Лагранжа L1 ( x) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=6,9 равно…
х |
6 |
7 |
8 |
|
|
|
|
у |
12.0 |
16.6 |
14.0 |
1)L1 (6.9) = 16.14; *
2)L1 (6.9) = 10.654;
3)L1 (6.9) = 12.61;
4)L1 (6.9) = 14.16.
37.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=3,6 равно…
х |
2 |
3 |
4 |
У |
6,5 |
7,0 |
9,5 |
1)P1 (3.6) = 8.5; *
2)P1 (3.6) = 6.75;
3)P1 (3.6) = 10.58;
4)P1 (3.6) = 7.12.
38.При построении линейного интерполяционного многочлена Лагранжа L1 ( x) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=2,6 равно…
х |
2.5 |
3 |
4 |
|
|
|
|
у |
13 |
26 |
43 |
|
|
|
|
1)L1 (2.6) = 15.6; *
2)L1 (2.6) = 13.64;
3)L1 (2.6) = 12.61;
4)L1 (2.6) = 24.16.
39.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=3,25 равно…
x |
3 |
4 |
5 |
f(x) |
5,2 |
8,4 |
10,5 |
1) P1 (3.25) = 6.0; *
2)P1 (3.6) = 6.75;
3)P1 (3.6) = 10.58;
4)P1 (3.6) = 7.12.
40.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=1,4 равно…
x |
1 |
2 |
3 |
|
|
|
|
f(x) |
2,2 |
5,2 |
8,4 |
1)P1 (1.4) = 3.4; *
2)P1 (1.4) = 2.75;
3)P1 (1.4) = 6.58;
4)P1 (1.4) = 7.12.
41.При построении линейного интерполяционного многочлена Лагранжа L1 ( x) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=2,5 равно…
x |
0 |
2 |
4 |
|
|
|
|
f(x) |
1,7 |
1,9 |
2,5 |
5)L1 (2.5) = 2.05; *
6)L1 (2.5) = 2.99;
7)L1 (2.5) = 3.61;
8)L1 (2.5) = 4.16.
42.При построении линейного интерполяционного многочлена Лагранжа L1 ( x) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=0,25 равно…
x |
0.2 |
0.3 |
0.6 |
|
|
|
|
f(x) |
4,5 |
5,0 |
7.6 |
|
|
|
|
5)L1 (0,25) = 4.75; *
6)L1 (0,25) = 1.00;
7)L1 (0,25) = 5.61;
8)L1 (0,25) = 6.16.
43.При построении линейного интерполяционного многочлена Ньютона Р1(х) для функции, заданной таблично, значение функции в точке х=0,41 равно…
x |
0.4 |
0.5 |
0.6 |
|
|
|
|
f(x) |
0,6 |
0,55 |
0.65 |
5)P1 (0.41) = 0.575; *
6)P1 (0.41) = 1.75;
7)P1 (0.41) = 0.58;