Моделирование систем

Упражнение 1:

Номер 1

Как осуществляется поиск экстремума функции отклика?

Ответ:

(1) путем определения значимых факторов

(2) путем исследования поверхности отклика

(3) путем исследования числа независимых факторов

(4) путем исследования факторного пространства

Номер 2

Какой должна быть стратегия планирования эксперимента при поиске оптимальных условий?

Ответ:

(1) должна максимизировать число опытов

(2) должна минимизировать число опытов

(3) должна обеспечить поиск по линейному критерию

(4) должна минимизировать число значимых факторов

Номер 3

Какие методы получили наибольшее распространение при поиске экстремума функции отклика?

Ответ:

(1) градиентные

(2) прямые методы поиска

(3) метод покоординатного спуска

(4) метод золотого сечения

(5) метод Бокса и Уильсона

Номер 4

Что лежит в основе метода крутого восхождения при поиске экстремума функции отклика?

Ответ:

(1) метод градиентного спуска

(2) метод покоординатного спуска

(3) метод ветвей и границ

(4) метод циклического покоординатного спуска

Упражнение 2:

Номер 1

Как осуществляется кодирование факторов?

Ответ:

(1) заменой значений фактора его средним арифметическим значением

(2) приведением значения фактора к максимальной величине изменения уровней фактора

(3) заменой возможных значений фактора двумя его значениями - максимальным и минимальным

(4) заменой возможных значений двумя его значениями относительно среднего значения

Номер 2

Как осуществляется движение к максимуму функции отклика?

Ответ:

(1) по градиенту

(2) по антиградиенту

(3) по данным, которые являются минимальными из выборки экспериментальных данных

(4) по антиградиенту в каждой точке плана эксперимента

Номер 3

Какая математическая модель обычно используется при организации  движения к максимуму функции отклика?

Ответ:

(1) линейная

(2) нелинейная

(3) линейная стохастическая

(4) нелинейная стохастическая

Номер 4

Из чего состоят компоненты градиента функции отклика многих переменных?

Ответ:

(1) из значений экспериментальной функции отклика

(2) из частных производных

(3) из обыкновенных производных

(4) из направляющих косинусов

Упражнение 3:

Номер 1

Каковы составляющие градиента при использовании линейной регрессионной модели в каждой точке факторного пространства?

Ответ:

(1) числовые значения функции отклика в каждой точке факторного пространства

(2) числовые коэффициенты регрессионной модели в каждой точке факторного пространства

(3) значения уровней факторов

(4) кодированные значения факторов в каждой точке факторного пространства

(5) числовые значения функции отклика для кодированных факторов

Номер 2

Сколько основных пунктов имеет метод Бокса и Уильсона?

Ответ:

(1) один

(2) два

(3) три

(4) четыре

(5) пять

Номер 3

Как вычисляется оценка градиента в каждой точке факторного пространства при движении к максимуму функции отклика?

Ответ:

(1) по результатам эксперимента

(2) по результатам оценки среднего значения функции отклика

(3) по результатам оценки дисперсии значений факторов относительно заданной точки факторного пространства

(4) по результатам оценки стандартного отклонения значений факторов относительно заданной точки факторного пространства

Номер 4

Что определяется в направлении максимального изменения функции отклика при поиске ее максимума?

Ответ:

(1) оценка ее среднего значения

(2) оценка ее максимального значения

(3) оценка ее минимального значения

(4) оценка области, где функция постоянна

Упражнение 4:

Номер 1

Что представляет собой оценка наблюдения функции отклика в заданной точке факторного пространства?

Ответ:

(1) среднее геометрическое ее значений

(2) среднее арифметическое ее значений

(3) среднее квадратическое ее значений

(4) средняя величина разности между ее максимальным и минимальным значениями

Номер 2

Что из себя представляет параметр шага, по которому движутся к экстремуму функции отклика?

Ответ:

(1) разность между текущим значением функции отклика и ее предыдущим значением

(2) разность между текущим значением фактора и его предыдущим значением

(3) сумма текущего значения функции отклика и ее предыдущего значения

(4) сумма текущего значения фактора и его предыдущего значения

Номер 3

Сколько точек плана для двухфакторного полного эксперимента с кодированными значениями факторов?

Ответ:

(1) два

(2) четыре

(3) шесть

(4) восемь

(5) десять

Номер 4

Сколько точек плана для трехфакторного полного эксперимента с кодированными значениями факторов?

Ответ:

(1) два

(2) четыре

(3) шесть

(4) восемь

(5) десять

Упражнение 5:

Номер 1

Как осуществляется определение максимума функции отклика при активном планировании эксперимента в текущей точке плана?

Ответ:

(1) осуществляется с помощью численного дифференцирования

(2) осуществляется простым перебором и сравнением

(3) осуществляется методом покоординатного спуска

(4) осуществляется градиентным методом

Номер 2

Что выполняется в точке плана после определения оценки максимума функции отклика?

Ответ:

(1) строится новый факторный план

(2) процесс поиска завершается

(3) находится оценка дисперсии значений факторов в данной точке плана

(4) находится оценка среднего арифметического факторов в данной точке плана

Номер 3

Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели трехфакторного эксперимента?

Ответ:

(1) два

(2) три

(3) четыре

(4) пять

(5) девять

Номер 4

Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели двухфакторного эксперимента?

Ответ:

(1) два

(2) три

(3) четыре

(4) пять

(5) девять

Упражнение 6:

Номер 1

Какие регрессионные модели имеют практическое значение для расчета градиента экспериментальной функции отклика?

Ответ:

(1) линейные статические

(2) линейные динамические

(3) нелинейные стационарные

(4) нелинейные динамические

(5) вероятностные

Номер 2

Какая функция системы MATLAB может использоваться для расчета коэффициентов линейной модели при движении к экстремуму функции отклика?

Ответ:

(1) reshape

(2) residue

(3) regress

(4) roots

(5) rehash

Номер 3

Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели четырехфакторного эксперимента?

Ответ:

(1) два

(2) три

(3) четыре

(4) пять

(5) девять

Номер 4

Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели пятифакторного эксперимента?

Ответ:

(1) два

(2) четыре

(3) шесть

(4) восемь

(5) десять

(6) пятнадцать

Моделирование систем - тест 10