Раздел 3- Тесты для сдачи модулей и экзаменов

 

I:

S: Система – это:

-: совокупность элементов, являющаяся объектом исследования, изучения или наблюдения

-: совокупность материальных точек

-: относительное понятие

-: неделимая часть в рамках конкретного исследования

 

I:

S: Цель – это:

-: абстрактная модель несуществующего, но желаемого состояния производства, которое решило бы возникшую проблему

-: характеристика внешней среды по отношению к системе

-: субъективный образ

-: граница системы

 

I:

S: Проблемная ситуация – это:

-: достижение поставленной цели

-: стечение обстоятельств, характеризующееся различием между желаемым и существующим

-: соответствие между целями и системами

-: произвольный момент времени относительно желаемого результата

 

I:

S: В чем сущность метода "черного ящика"?:

-: не зная внутреннего устройства "черного ящика", невозможно наблюдать состояние входов в него и соответствующих им выходов

-: метод в котором выходной фактор существенно связан не более чем с пятью-шестью входными факторами

-: метод в котором входные воздействия на "черный ящик" оказывает окружающая среда

-: при исследовании объектов, они рассматриваются как недоступный для наблюдения, изучения и описания "черный ящик"

 

I:

S: Детерминированная система – это:

-: система, которая не имеет ясно выраженной цели исследования или выраженных существенных элементов и признаков

-: однородная система

-: система, в которой цель исследования полностью определена

-: система со стохастической структурой

 

I:

S: Система со стохастической структурой – это:

-: система, которая не имеет ясно выраженной цели исследования или выраженных существенных элементов и признаков

-: однородная система

-: система, в которой цель исследования полностью определена

-: детерминированная система

 

I:

S: Управляемые системы:

-: управляются техническим устройством

-: обеспечивают целенаправленное функционирование при изменяющихся условиях

-: не обеспечивают целенаправленного функционирования при изменяющихся внутренних или внешних условиях

-: управляют другими подсистемами

 

I:

S: Неуправляемые системы:

-: управляются человеком или техническим устройством

-: обеспечивают целенаправленное функционирование при изменяющихся внутренних или внешних условиях

-: не обеспечивают целенаправленного функционирования

-: управляют другими подсистемами

 

I:

S: Индуктивный подход:

-: предполагает переход от общего к частному при выделении исследуемого объекта из окружающей среды при единой цели

-: позволяет выделить состав элементов системы и связи между ними

-: предполагает изучение системы путем перехода от частного к общему и дальнейший синтез системы за счет слияния ее компонентов

-: рассмотрение элементов системы, как аналогов других подсистем

 

I:

S: Структурный подход:

-: предполагает переход от общего к частному при выделении исследуемого объекта из окружающей среды при единой цели

-: позволяет выделить состав элементов системы и связи между ними

-: предполагает изучение системы путем перехода от частного к общему и дальнейший синтез системы за счет слияния ее компонентов

-: рассмотрение элементов системы, как аналогов других подсистем

 

I:

S: Системный подход:

-: предполагает переход от общего к частному при выделении исследуемого объекта из окружающей среды при единой цели

-: позволяет выделить состав элементов системы и связи между ними

-: предполагает изучение системы путем перехода от частного к общему и дальнейший синтез системы за счет слияния ее компонентов

-: рассмотрение элементов системы, как аналогов других подсистем

 

I:

S: Функциональный подход:

-: предполагает переход от общего к частному при выделении исследуемого объекта из окружающей среды при единой цели

-: позволяет выделить состав элементов системы и связи между ними

-: предполагает изучение системы путем перехода от частного к общему и дальнейший синтез системы за счет слияния ее компонентов

-: рассматривает отдельные функции, алгоритмы, приводящие к достижению цели

 

I:

S: Структура системы – это:

-: совокупность связей между элементами системы, отражающая их взаимодействие

-: топологическое описание на базе теории сетей и графов

-: большое количество входов и выходов

-: неограниченное число способов взаимодействия с моделью

 

I:

S: Устойчивые связи:

-: возникают редко, от случая к случаю

-: существуют постоянно в течение рассматриваемого промежутка времени или возникают регулярно

-: характеризуются отношением между заданной и исследуемой величиной

-: с течением времени стремятся к определенным значениям

 

I:

S: Неустойчивые связи:

-: возникают редко, от случая к случаю

-: существуют постоянно в течение рассматриваемого промежутка времени или возникают регулярно

-: характеризуются отношением между заданной и исследуемой величиной

-: с течением времени стремятся к определенным значениям

 

I:

S: Статистически устойчивые связи:

-: возникают редко, от случая к случаю

-: существуют постоянно в течение рассматриваемого промежутка времени или возникают регулярно

-: характеризуются отношением между заданной и исследуемой величиной

-: с течением времени стремятся к определенным значениям

 

I:

S: Характеристики системы могут быть:

-: количественные, качественные и функциональные

-: количественные и функциональные

-: качественные и функциональные

-: количественные и качественные

 

I:

S: Функционирование системы – это:

-: последовательная смена зависимостей

-: проявление функций системы во времени, переход от одного состояния к другому

-: множество существующих вне системы элементов любой природы

-: упреждающее воздействие

 

I:

S: К изменению целей, режимов и алгоритмов функционирования системы приводят:

-: стимулирующие факторы

-: регулирующие, управляющие факторы

-: ограничивающие факторы

-: возмущающие факторы

 

I:

S: Стимулируют развитие процесса:

-: стимулирующие факторы

-: регулирующие, управляющие факторы

-: ограничивающие факторы

-: возмущающие факторы

 

I:

S: Факторы, негативно влияющие на работу системы, достижение ее цели называются:

-: разрушающими факторами

-: регулирующими, управляющими факторами

-: ограничивающими факторами

-: возмущающими факторами

 

I:

S: Отрицательные факторы, которые сложно спрогнозировать и предотвратить – это:

-: разрушающие факторы

-: регулирующие, управляющие факторы

-: ограничивающие факторы

-: возмущающие факторы

 

I:

S: Модель – это:

-: замещение исследуемого объекта (оригинала) его условным образом, описанием или другим объектом

-: уменьшенная копия реального объекта

-: материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе изучения замещает объект-оригинал

-: это упорядоченная по старшинству совокупность элементов и подсистем, входящих в данную систему

 

I:

S: Средством организации практических действий, способом представления эталонных действий или их результата являются:

-: модели для исследования

-: модели для управления

-: физические модели

-: символические модели

 

I:

S: Формой организации и представления знаний, средством соединения новых знаний с имеющимися являются:

-: модели для исследования

-: модели для управления

-: физические модели

-: символические модели

 

I:

S: Модели подобия:

-: основаны на известных аналогиях между протеканием процессов в различных динамических системах

-: характеризуются некоторыми масштабными изменениями, выбираемыми в соответствии с критериями подобия

-: характеризуются тем, что параметры реального объекта и отношения между ними представлены символами

-: состоят из совокупности связанных между собой математическими зависимостями величин

 

I:

S: Аналоговые модели:

-: основаны на известных аналогиях между протеканием процессов в различных динамических системах

-: характеризуются некоторыми масштабными изменениями, выбираемыми в соответствии с критериями подобия

-: характеризуются тем, что параметры реального объекта и отношения между ними представлены символами

-: состоят из совокупности связанных между собой математическими зависимостями величин

 

I:

S: Символические модели:

-: основаны на известных аналогиях между протеканием процессов в различных динамических системах

-: характеризуются некоторыми масштабными изменениями, выбираемыми в соответствии с критериями подобия

-: состоят из совокупности связанных между собой математических и символических величин

-: характеризуются тем, что параметры реального объекта и отношения между ними представлены символами

 

I:

S: Математические модели:

-: основаны на известных аналогиях между протеканием процессов в различных динамических системах

-: характеризуются некоторыми масштабными изменениями, выбираемыми в соответствии с критериями подобия

-: характеризуются тем, что параметры реального объекта и отношения между ними представлены символами

-: состоят из совокупности связанных между собой математическими зависимостями величин

 

I:

S: Критерием оптимальности называется:

-: некоторый показатель, служащий формализацией конкретной цели управления

-: решение математической модели объекта

-: результат нормального управляемого функционирования объекта

-: математическая модель объекта

 

I:

S: Математически связывает между собой факторы модели:

-: система ограничения

-: целевая функция

-: уравнение связи

-: критерий оптимальности

 

I:

S: Определяет пределы, сужающие область осуществимых, приемлемых или допустимых решений:

-: система ограничения

-: целевая функция

-: уравнение связи

-: критерий оптимальности

 

I:

S: Математическая формализация системы ограничений – это:

-: система ограничения

-: целевая функция

-: уравнения связи

-: критерий оптимальности

 

I:

S: Математическая модель системы называется статической, если:

-: значение выхода y(t) не зависит от значения входа u(t) в один и тот же момент времени t

-: в нее включена переменная времени t

-: значение ее выхода y(t) может зависеть от времени t протекания процесса, его прошлого s: y(t) = F({u(s), s<t})

-: все особенности поведения системы, имеющие выраженную зависимость от времени игнорируют

 

I:

S: Математическая модель системы называется динамической, если:

-: значение выхода y(t) зависит от значения входа u(t) в один и тот же момент времени t

-: из нее исключена переменная времени t

-: значение ее выхода y(t) может зависеть от времени t протекания процесса, его прошлого s: y(t) = F({u(s), s<t})

-: все особенности поведения системы, имеющие выраженную зависимость от времени игнорируют

 

I:

S: Получение данных осуществляют путем:

-: всеобщего контроля

-: выборочного исследования

-: планирования эксперимента

-: все ответы верны

 

I:

S: Рандомизация – это:

-: данные с объекта

-: объединение нескольких величин в одно уравнение

-: измерения со всех объектов

-: случайный выбор объекта исследования, его уровня или варианта

 

I:

S: Что такое планирование эксперимента?:

-: метод исследования, при котором параметры изучаемого явления устанавливаются с помощью специальных планов

-: метод составления концептуальной модели

-: экспертная оценка адекватности модели

-: метод состоящий в последовательном анкетировании мнений экспертов различных направлений деятельности по интересующим вопросам

 

I:

S: Неопределенные, непредсказуемые характеристики системы, подчиняющиеся устойчивым закономерностям при многократном воспроизведении, называются:

-: математическими зависимостями

-: случайными величинами

-: расчетными

-: возмущающим воздействием

 

I:

S: Дайте определение аппроксимации исходных данных:

-: оценка качества модели путем получения доверительных оценок параметров

-: способ представления данных в виде той или иной зависимости

-: нахождение доверительных границ

-: кривая описывающая экспериментальные данные

 

I:

S: Вид аппроксимации, при котором аппроксимирующая функция должна пройти через все экспериментальные точки:

-: интерполяция

-: кубическая сплайн-интерполяция

-: регрессия

-: сглаживание с фильтрацией

 

I:

S: Вид аппроксимации, при котором аппроксимирующая функция усредняет экспериментальные данные, проходит вблизи них:

-: интерполяция

-: кубическая сплайн-интерполяция

-: регрессия

-: сглаживание с фильтрацией

 

I:

S: Вид аппроксимации, при котором аппроксимирующая функция не учитывает выбросы, шумы, случайные данные и артефакты:

-: интерполяция

-: кубическая сплайн-интерполяция

-: экстраполяция

-: сглаживание с фильтрацией

 

I:

S: Вид аппроксимации, при котором функция соединяет несколько соседних экспериментальных точек гладкой кривой, первая и вторая производные которой в каждой точке непрерывны:

-: интерполяция

-: кубическая сплайн-интерполяция

-: регрессия

-: сглаживание с фильтрацией

 

I:

S: Интерполяция за пределами заданного интервала экспериментальных точек, предсказание значений по имеющимся данным:

-: интерполяция

-: кубическая сплайн-интерполяция

-: экстраполяция

-: сглаживание с фильтрацией

 

I:

S: Что такое тренд?:

-: тенденция изменения выходной величины во времени под действием входных факторов

-: изменение значения одной величины влекущее за собой изменение распределения другой

-: корреляционное отношение

-: показатель степени статистической зависимости

 

I:

S: Модели воспроизводящие пошаговый процесс численного решения уравнений, представляющих математическую модель исследуемого объекта, называются:

-: эффективными;

-: алгоритмическими;

-: логическими;

-: дискретными;

 

I:

S: Алгоритмические модели построены на основе:

-: логических функций

-: комбинации различных переменных

-: логического умножения

-: логического сложения

 

I:

S: К элементарным логическим функциям относят:

-: конъюнкция, дизъюнкция, отрицание

-: дизъюнкция, инверсия, умножение

-: логическое сложение, логическое умножение, логическое деление

-: логическое сложение, логическое умножение, конъюнкция

 

I:

S: Укажите верную последовательность этапов процедуры построения математической модели:

-: построение математической модели, оценка адекватности, трансляция модели, численное представление, исследование модели, интерпретация, реализация

-: разработка концептуальной модели, реализация, исследование модели, трансляция модели, численное представление, оценка адекватности, оценка точности, построение математической модели, интерпретация

-: разработка концептуальной модели, построение математической модели, трансляция модели, численное представление, оценка адекватности, оценка точности, исследование модели, интерпретация, реализация

-: разработка концептуальной модели, трансляция модели, численное представление, оценка точности, оценка адекватности, исследование модели, интерпретация, реализация

 

I:

S: Под концептуальной моделью объекта понимается:

-: совокупность качественных зависимостей критериев оптимальности и ограничений от существенных факторов

-: система математических зависимостей поведения модели от факторов

-: описание будущей математической модели, содержащее конкретные математические зависимости

-: состав управляемых переменных объекта

 

I:

S: Построение математической модели формируется на основе:

-: физической модели

-: алгоритма управления

-: концептуальной модели

-: известных зависимостей

 

I:

S: Трансляция модели – это:

-: ее запись на языке программирования

-: передача ее на расстояние

-: перевод математических выражений

-: создание математической модели на основе концептуальной

 

I:

S: Что такое численное представление математической модели?:

-: задание числовых значений констант и функциональных зависимостей выходов от входов

-: расчет искомых величин с помощью модели

-: вычисление числовых значений констант, диапазонов изменения неопределенных факторов и управляемых переменных

-: задание числовых значений констант, диапазонов изменения неопределенных факторов и управляемых переменных, законов распределения случайных величин

 

I:

S: Анализ поведения выходных величин в зависимости от входных (на соответствие реальным процессам и здравому смыслу):

-: оценка адекватности

-: оценка точности

-: исследование математической модели

-: трансляция модели

 

I:

S: Как называется численное сопоставление результатов, полученных при помощи математической модели и результатов реальных экспериментов?:

-: оценка адекватности

-: оценка точности

-: исследование математической модели

-: трансляция модели

 

I:

S: Процесс проведения эксперимента при помощи математической модели:

-: оценка адекватности

-: оценка точности

-: исследование математической модели

-: трансляция модели

 

I:

S: Этап на котором возвращаются к оценке адекватности модели после очередного прогона и, в случае ее удовлетворительного решения, делают общие выводы по всему эксперименту:

-: оценка точности

-: реализация

-: интерпретация

-: документирование

 

I:

S: Этап, предполагающий практическое использование модели, называется:

-: оценка точности

-: реализация

-: интерпретация

-: документирование

 

I:

S: Для накопления данных и результатов моделирования следует производить:

-: расчет

-: архивирование

-: аппроксимацию экспериментальных данных

-: документирование

 

I:

S: Определение количественных зависимостей между входными факторами модели, выходными характеристиками исследуемого объекта – это:

-: прогноз

-: выявление функциональных соотношений

-: анализ чувствительности

-: оценка

 

I:

S: Установление из большого числа факторов тех, которые в большей степени влияют на интересующие исследователя выходные характеристики – это:

-: прогноз

-: выявление функциональных соотношений

-: анализ чувствительности

-: оценка

 

I:

S: Оценка поведения объекта при некотором предполагаемом сочетании внешних условий называется:

-: прогнозом

-: оптимизацией

-: анализом чувствительности

-: оценкой

 

I:

S: Определение, насколько хорошо исследуемый объект будет соответствовать некоторым критериям – это:

-: прогноз

-: оптимизация

-: анализ чувствительности

-: оценка

 

I:

S: Точное определение сочетания переменных управления, при котором обеспечивается экстремальное значение целевой функции:

-: прогноз

-: оптимизация

-: анализ чувствительности

-: оценка

 

I:

S: Область математики, разрабатывающая методы решения многомерных задач на экстремум функции многих переменных с ограничениями на область изменения этих переменных называется:

-: математическое моделирование

-: математическое программирование

-: прикладная математика

-: теория вероятности

 

I:

S: Раздел математического программирования, применяемый при разработке методов отыскания экстремума линейных функций нескольких переменных при линейных дополнительных ограничениях называется:

-: динамическое программирование

-: имитационное моделирование

-: математическое моделирование

-: линейное программирование

 

I:

S: Как называется математический метод решения сложных задач оптимизации, заключающийся в разделении исследуемого процесса на этапы?:

-: динамическое программирование

-: имитационное моделирование

-: математическое моделирование

-: линейное программирование

 

I:

S: Что называется математическим программированием?

-: область математики, разрабатывающая методы решения многомерных задач на экстремум (минимум или максимум) функции многих переменных с ограничениями на область изменения этих переменных

-: совокупность математических уравнений, описывающие исследуемый процесс

-: разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей структуру и функционирование моделируемого объекта или явления во времени

-: алгоритм аналитического описания взаимосвязей между входами, состояниями и выходами, отображающий последовательность развития процессов внутри исследуемого объекта

 

I:

S: Что не входит в модель задачи математического программирования?

-: реализация

-: совокупность неизвестных величин

-: целевую функцию

-: ограничения

 

I:

S: Что при математическом программировании называют целевой функцией?

-: это функция, экстремальное значение которой нужно найти в условиях технических, технологических или экономических возможностей

-: это функция, действуя на которую, систему можно совершенствовать

-: это функция, ограничивающая ресурсы, которыми располагает процесс в любой момент времени

 

I:

S: Что при математическом программировании называют совокупностью неизвестных величин?

-: это те величины, экстремальные значения которых нужно найти в условиях технических, технологических или экономических возможностей

-: это те величины, действуя на которые, систему можно совершенствовать

-: это те величины, ограничивающие ресурсы, которыми располагает процесс в любой момент времени

 

I:

S: Что такое ограничения?

-: это те величины, экстремальные значения которых нужно найти в условиях технических, технологических или экономических возможностей

-: это те величины, действуя на которые, систему можно совершенствовать

-: это те величины, ограничивающие ресурсы, которыми располагает процесс в любой момент времени

 

I:

S: Что называют линейным программированием?

-: раздел математического программирования, применяемый при разработке методов отыскания экстремума линейных функций нескольких переменных при линейных дополнительных ограничениях, налагаемых на переменные

-: метод математического программирования, в котором все особенности поведения системы, имеющие выраженную зависимость от времени игнорируют

-: математический метод решения сложных задач оптимизации, заключающийся в разделении исследуемого процесса на этапы (шаги)

 

I:

S: Что называют имитационным моделированием?

-: разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей структуру и функционирование моделируемого объекта или явления во времени

-: разработка на компьютере чертежей и схем, раскрывающих сущность процесса

-: разработка моделей, которые характеризуют отношения между заданной и исследуемой величинами

 

I:

S: Что называют имитационной моделью?

-: вычислительная процедура, формализовано описывающая изучаемый объект и имитирующая его поведение

-: модель, имитирующая работу процесса, в которой выходной фактор существенно связан не более чем с шестью входными факторами

-: процедура, совокупность элементов и подсистем, имитирующие данную систему, упорядочены по старшинству

 

I:

S: Для чего служит моделирующий алгоритм?

-: для имитационного моделирования процесса на ЭВМ, в соответствии с которым в компьютере будет вырабатываться информация, описывающая элементарные явления исследуемого процесса с учетом их связей и взаимных влияний

-: для динамического моделирования процесса, при котором значения входов и выходов генерируются случайным образом

-: для многомерной цифровой записи результатов моделирования на магнитном носителе

 

I:

S: Для чего служат модели случайных входов?

-: имитируют поступление на вход изучаемого объекта случайных воздействий с заданными законами распределения

-: обеспечивают изменение значений детерминированных факторов во времени по известному закону

-: обеспечивают значения констант, соответствующих определенным факторам модели

 

I:

S: Для чего служат динамические модели входов?

-: имитируют поступление на вход изучаемого объекта случайных воздействий с заданными законами распределения

-: обеспечивают изменение значений детерминированных факторов во времени по известному закону

-: обеспечивают значения констант, соответствующих определенным факторам модели

 

I:

S: Для чего при имитационном моделировании служат физические и программные генераторы?

-: имитируют поступление на вход изучаемого объекта случайных воздействий с нормальным законом распределения на интервале [-1 1]

-: для равномерного распределения случайного числа на интервале [0 1] в виде n-разрядной последовательности нулей и единиц, причем в каждом разряде нуль или единица должны наблюдаться с вероятностью 0.5

-: обеспечивают значения констант, соответствующих определенным факторам модели

 

I:

S: Что при имитационном моделировании называют таймером?

-: счётчик реального времени

-: счётчик модельного времени

-: счётчик предполагаемого времени

 

I:

S: Что при имитационном моделировании понимается под инициализацией?

-: момент прекращения прогона модели

-: приведение модели до начала прогона в исходное (нулевое) состояние для обеспечения воспроизводимости результатов

-: определение показателей качества функционирования системы

 

I:

S: Что при имитационном моделировании понимается под цепью моделирования?

-: момент прекращения прогона модели

-: приведение модели до начала прогона в исходное (нулевое) состояние для обеспечения воспроизводимости результатов

-: определение показателей качества функционирования системы

 

I:

S: Что при имитационном моделировании понимается под критерием останова?

-: момент прекращения прогона модели

-: приведение модели до начала прогона в исходное (нулевое) состояние для обеспечения воспроизводимости результатов

-: определение показателей качества функционирования системы

 

I:

S: Что из перечисленного понимается под обработкой результатов моделирования?

-: сжатии получаемой информации, вычислении статистических оценок (математического ожидания, дисперсии и т.п.)

-: запись результатов моделирования в отдельный файл по каждому циклу прогона модели

-: определение показателей качества результатов моделирования

 

I:

S: Какое рекуррентное правило должно выполняться при построении формализованной схемы процесса?

-: событие, происходящее в момент времени t(iM), может моделироваться только после того, как промоделированы вcе события, происшедшие в момент времени t(i-1M)

-: событие, происходящее в момент времени t(iM), может моделироваться только после приведения модели в конечное состояние

-: событие, происходящее в момент времени t(iM), может моделироваться только после возникновения ошибки моделирования

 

I:

S: В чём заключается повременное моделирование с детерминированным шагом?

-: алгоритм одновременно просматривает все элементы системы через достаточно малые промежутки времени и анализирует все возможные взаимодействия между элементами

-: в процедуре определения момента времени, соответствующего ближайшему особому состоянию по известным характеристикам предыдущих состояний

-: прослеживается прохождение каждой заявки (детали, носителя информации) от ее входа в систему и до выхода ее из системы

 

I:

S: В чём заключается моделирование со случайным шагом?

-: алгоритм одновременно просматривает все элементы системы через достаточно малые промежутки времени и анализирует все возможные взаимодействия между элементами

-: в процедуре определения момента времени, соответствующего ближайшему особому состоянию по известным характеристикам предыдущих состояний

-: прослеживается прохождение каждой заявки (детали, носителя информации) от ее входа в систему и до выхода ее из системы

 

I:

S: В чём заключается моделирование позаявочным способом?

-: алгоритм одновременно просматривает все элементы системы через достаточно малые промежутки времени и анализирует все возможные взаимодействия между элементами

-: в процедуре определения момента времени, соответствующего ближайшему особому состоянию по известным характеристикам предыдущих состояний

-: прослеживается прохождение каждой заявки (детали, носителя информации) от ее входа в систему и до выхода ее из системы

 

I:

S: Укажите, что не относится к основным средствам спецификации поведения объекта?

-: переменные

-: таймеры

-: стейтчарты

-: дешифраторы

 

I:

S: Какой блок моделирующей системы определяет интервал времени работы?

-: переменная

-: таймер

-: стейтчарт

-: дешифратор

 

I:

S: Какой блок моделирующей системы позволяет осуществлять переходы объекта из предыдущего состояния в новое под воздействием событий и условий?

-: переменная

-: таймер

-: стейтчарт

 

I:

S: Что называют переменными?

-: значения, позволяющие осуществлять переходы объекта из предыдущего состояния в новое под воздействием событий и условий

-: входные и внутренние параметры системы, отражают изменяющиеся характеристики объекта

-: величины, определяющие интервал времени работы

 

I:

S: Что называют модельным временем?

-: время, затрачиваемое компьютером на имитацию действий, которые должны быть выполнены в модели

-: условное логическое время, в единицах которого определено поведение всех объектов модели

-: время работы компьютера с максимальной скоростью без привязки к физическому времени

 

I:

S: Что называют физическим временем?

-: время, затрачиваемое компьютером на имитацию действий, которые должны быть выполнены в модели

-: условное логическое время, в единицах которого определено поведение всех объектов модели

-: время работы компьютера с максимальной скоростью без привязки к физическому времени

 

I:

S: Что позволяет моделирование с применением метода Монте – Карло (укажите два правильных ответа)?

-: создавать всевозможные комбинации входных переменных, которые изначально задаются с ограничениями

-: оценить изменение выходного параметра под воздействием статистически изменяющихся входных параметров

-: подобрать оптимальное значение входных параметров для нормального распределения выходного

 

 

I:

S: Дайте определение имитационному определению.

-: разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей структуру и функционирование моделируемого объекта или явления во времени

-: разработка на компьютере чертежей и схем, раскрывающих сущность процесса

-: разработка моделей, которые характеризуют отношения между заданной и исследуемой величинами

 

I:

S: Каким образом в системно-динамической модели подачи воды можно прекратить подачу воды в башню, если она полностью заполнена?

 

: Установить условие наполнения башни водой, при выполнении которого производтельность насоса становится равной нулю;

: Установить условие наполнения башни водой, при не выполнении которого производтельность насоса становится равной нулю;

 

: Установить условие опустошения башни водой, при выполнении которого производтельность насоса становится равной нулю;

 

: Это не выполнимо.

 

I:

S:. Определеите назначение блока Network.

 

: Он задает сетевые ресурсы;

: Он уничтожает сетевые ресурсы;

: Он освобождает сетевые ресурсы;

: Он использует сетевые ресурсы.

 

I:

S: Какой блок задает количество заявок в модели раздачи корма животным?

: Source

: Network

: Sink

: Enter

 

I:

S: Как создать анимационную фигуру?

: Создать фигуру, которая будет двигаться, нарисовать ломаную линию и связать их параметры с управляющим блоком;

: Нарисовать ломаную линию и связать ее параметры с управляющим блоком;

: Создать фигуру, которая будет двигаться и связать ее параметры с управляющим блоком;

:В управляющем блоке указать фигуру, которая будет двигаться.

 

 

I:

S: Как создать движущуюся по определенному маршруту анимационную фигуру?

::Создать фигуру, которая будет двигаться, нарисовать ломаную линию, повторяющуью путь движения, и связать их параметры с управляющим блоком;

: Нарисовать ломаную линию и связать ее параметры с управляющим блоком;

: Создать фигуру, которая будет двигаться и связать ее параметры с управляющим блоком;

:В управляющем блоке указать фигуру, которая будет двигаться.

 

:

I:

S: 11. Какие блоки библиотеки AnyLogic используются при создании модели подачи воды?

: поток;

: накопитель;

: управляемая переменная;

: все вместе.

 

I:

S: Какие блок библиотеки AnyLogic используются при создании модели уборочного процесса плодов для имитации процесса движения?

: Souers;

:Sink;

:Hold;

:Delay.

 

I:

S: Какие библиотеки AnyLogic используются при создании модели кормления животных дляосвобождения кормораздатчика после его использования?

: Release;

:Sink;

:Hold;

:Delay.

 

I:

S: Дайте определение временного ряда.

: Случайная последовательность данных, полученных в течении наблюдения за процессом;

: Упорядоченная по возрастанию последовательность данных, полученных в течение наблюдения за процессом;

: Упорядоченная по убыванию последовательность данных, полученных в течении наблюдения за процессом;

: Случайные данные, полученных при наблюдении за процессом;

 

I:

S: Для чего при анализе временного ряда используют его тренд?

: Для определения направления, тенденции, изменения данных;

: Для определения статистики изменения данных;

: Для определения максимального знчения данных;

: Для наведения порядка в расположении данных.

 

I:

S:. Какие виды уравнений используют для аналитической модели полета зерна?

 

: Обыкновенные дифференциальные уравнения второго порядка;

: Обыкновенные алгебраические уравнения второго порядка;

Обыкновенные дифференциальные уравнения второго порядка;

: Неоднородные дифференциальные уравнения второго порядка;

: Система алгебраических уравнений первого порядка.

 

I:

S: Назовите этап, не относящийся к анализу временного ряда при прогнозировании.

: выделение тренда;

: выделение сезонной составляющей;

: выделение остатков;