Методы оптимизации. Тест для сдачи в Московскую международную академию (ММА)

1. Какой метод предназначен для численного интегрирования функций?
Метод трапеций
Метод Гаусса
Метод сеток
Метод Фибоначчи
2. Что представляет собой метод МНК (метод наименьших квадратов) в контексте оптимизации?
Метод, максимизирующий точность численных вычислений.
Метод, минимизирующий сумму квадратов разностей между наблюдаемыми и предсказанными значениями.
Метод, максимизирующий точность численных вычислений.
Метод, минимизирующий среднюю квадратичную ошибку.
3. Числовой ряд названия сходящимся, если
можно найти сумму ряда
частные суммы равны нулю
существует предел последовательности его частных сумм
существует последовательность
4. Что отражают дуги (стрелки) на сетевом графике?
Путь
События
Работы
Длительность работ
5. Существует ли на сетевом графике событие, которое не имеет последующих работ?
Нет
Да, возможно несколько
Да, только одно
6. Какой метод оптимизации основан на использовании производных целевой функции?
Генетические алгоритмы
Градиентный спуск
Метод имитации отжига
Метод случайного поиска
7. Какой метод оптимизации подходит для задач с ограничениями по переменным?
Метод штрафных функций
Симплекс-метод
Метод Ньютона
Метод имитации отжига
8. Как называется событие, не имеющее на сетевом графике предшествующих работ?
Промежуточное
Исходное
Начальное
Конечное
9. Что представляет собой метод сопряженных градиентов?
Метод, применяемый только для линейных задач оптимизации.
Метод, требующий постоянного изменения learning rate.
Метод, эффективный для оптимизации квадратичных функций.
Метод, использующий только первые производные функции.
10. Какой метод оптимизации подразумевает использование случайных изменений переменных?
Метод Ньютона
Градиентный спуск
Симплекс-метод
Метод случайного поиска
11. С помощью этого метода число верных цифр примерно удваивается на каждом этапе по сравнению с первоначальным количеством
формула Маклорена
метод Крамера
формула Тейлора
процесс Герона
12. Что такое метод переменных меток в оптимизации?
Метод случайного поиска
Метод градиентного спуска
Итерационный метод, применяемый к задачам с бинарными переменными
Метод Ньютона
13. Какой метод оптимизации может использоваться для обучения нейронных сетей?
Симплекс-метод
Метод обратного распространения ошибки
Градиентный спуск
Метод имитации отжига
14. Погрешности, связанные с наличием в математических формулах, числовых параметров
начальном
конечной
абсолютной
относительной
15. Критический путь на сетевом графике – это:
путь, соединяющий исходное и завершающее события на сетевом графике
путь, проходящий через наибольшее количество событий
путь, включающий в себя наибольшее количество выполняемых работ
полный путь, имеющий наибольшую продолжительность во времени
16. Какой метод используется для приближенного вычисления корня уравнения?
Метод простых итераций
Метод Эйлера
Метод наименьших квадратов
Метод бисекции
17. Какой метод применяется для численного дифференцирования функций?
Метод средних квадратов
Метод трапеций
Метод конечных разностей
Метод Эйлера
18. Для каких целей применяется метод сетевого планирования:
Определение объемов производства продукции.
Планирование комплекса взаимосвязанных работ для достижения определенной цели.
Прогнозирование развития экономического процесса.
Выбор наилучшего варианта поведения субъекта хозяйствования в конфликтной ситуации.
19. Погрешность, связанная с самой постановкой математической задачи
погрешность действия
погрешность задачи
погрешность метода
остаточная погрешность
20. Какой метод оптимизации основан на использовании случайных выборок данных?
Метод Ньютона.
Метод переменных метрик.
Стохастический градиентный спуск.
Градиентный спуск.

Тест содержит 20 вопросов. Правильные ответы выделены в документе. Формат файла – pdf.