Numprog 02
Quiz by Péter Kardos
Feel free to use or edit a copy
includes Teacher and Student dashboards
Measure skillsfrom any curriculum
Measure skills
from any curriculum
Tag the questions with any skills you have. Your dashboard will track each student's mastery of each skill.
With a free account, teachers can
- edit the questions
- save a copy for later
- start a class game
- automatically assign follow-up activities based on students’ scores
- assign as homework
- share a link with colleagues
- print as a bubble sheet
10 questions
Show answers
- Q1A globális modellek esetében mekkora az analízis mező dimenzióinak száma?10^1110^710^310^530s
- Q2Hogyan tudjuk a megfigyelési mezőt összehasonlítani a modell háttérmezejével?Az időablakon belüli integrálássalA háttérhiba-kovariancia mátrix segítségévelAz időablakon belüli középérték alkalmazásávalMegfigyelési operátor alkalmazásával45s
- Q3Az ECMWF a mai napig használja az optimális interpolációt az operatív adatasszimilációban.HamisIgaz30s
- Q4Az alábbiak közül melyik állítás NEM igaz az optimális interpolációra?Alapja a veszteség-függvény minimalizálásaA BLUE egyenlet adja a kezdeti mezőtA számításhoz szükség van a K-mátrixraH csak lineáris lehet60s
- Q5Mi a variációs módszerek alapja?A háttérmezőt minél jobban közelíteni a megfigyelési mezőhözA BLUE egyenlet megoldásaA variációs veszteség-függvény minimalizálásaA megfigyelések számának csökkentése45s
- Q6Melyik adatasszimilációs módszerben alkalmazhatunk kizárólag lineáris megfigyelési operátort?Optimális interpoláció3DVAR4DVAR45s
- Q7Mit ír le a B-mátrix?Analízis hiba-kovarianciákatA modell háttérmezejének hiba-kovarianciáitA megfigyelési hiba kovarianciákatAnalízis mezőt30s
- Q8Adatasszimilációs időablakot 3DVAR-nál alkalmazunk, 4DVAR-nál nem.IgazHamis30s
- Q9Milyen módszerrel tudjuk minimalizálni a variációs módszereknél használatos veszteségfüggvényt, a J(x)-et?Back-propagation eljárássalDeriváltfüggvény zérushelyének megkeresésévelBLUE egyenlet alkalmazásávalIteratív gradiens-számítási ciklusokkal60s
- Q10Mire használják a Kalman Filter algoritmust az adatasszimiláció során?A mérések okozta zaj kiszűréséreA modell integrálás stabilizálásáraIdőfüggő háttérhiba-kovariancia mátrix leírásáraA hibás mérések kiszűrésére45s