24. Имеет ли математическая модель ограничения?

1. имеет

2. не имеет

25. Что из нижеследующего не является целью имитационного моделирования:

1. создание имитационной модели

2. совершенствование управления объектом/системой

3. оптимизация бизнес-процессов

4. исследование процессов/явлений

26. Являются ли аналитические методы исследования более простыми, чем имитационное моделирование?

1. не являются

2. чаще всего являются

3. являются

27. К этапу идентификации закона распределения вероятностей случайной величины относятся:

1. нахождение оценок параметров распределения

2. определение выходных данных имитационной модели

3. получение исходной статистической выборки

4. проверка соответствия эмпирического распределения теоретическому

28. Что не относится к законам распределения вероятностей случайных величин?

1. закон Мёрфи

2. показательный закон

3. ассоциативный закон

4. нормальный закон

29. Гипотеза о законе распределения принимается, если:

1. наблюдаемое значение критерия согласия попадает в критическую область

2. наблюдаемое значение критерия согласия находится вне критической области

30. Возможно ли при создании математических или имитационных моделей воспроизвести реальную систему абсолютно точно, во всей её полноте?

1. возможно

2. невозможно

31. Моделирование сложной системы с большим количеством случайных факторов требует от аппаратной платформы…

1. больших вычислительных затрат

2. наличия распределенной компьютерной сети

3. доступа к сети WWW

4. минимум ресурсов

32. Законами распределения случайных величин являются:

1. закон Чебышева

2. закон Пуассона

3. экспоненциальный закон

4. Гауссовский закон

33. К основным математическим схемам имитационного моделирования относятся:

1. системы массового обслуживания

2. конечные и вероятностные автоматы

3. агрегативные системы

4. схема топологии сети

34. Основная идея метода Монте-Карло заключается...

1. в построении наиболее адекватной имитационной модели

2. в правильной постановке цели и задач моделирования

3. в принятии максимально эффективных управленческих решений

4. в использовании случайных выборок для получения искомых оценок

35. В каких случаях используются эвристические модели?

1. в процессах обработки и интерпретации результатов имитационного моделирования

2. когда невозможно точно сформулировать математическую модель или нельзя найти ее точное решение, а также когда затруднено построение имитационной модели

3. в процессе сбора статистики на начальных этапах имитационного моделирования

4. при идентификации законов распределения вероятностей случайных величин

36. Сколько параметров имеет показательное распределение?

1. 1

2. 2

3. 3

4. 2 или 3

37. Имитационное моделирование – это...

1. метод построения модели процесса или системы

2. вид компьютерного моделирования, позволяющий получить статистические данные об объекте, чаще всего с использованием метода планирования эксперимента

3. эксперимент с реальным объектом

4. воспроизведение на ЭВМ процесса функционирования исследуемой системы

38. Псевдослучайные числа – это...

1. числа с теми же свойствами, что и получаемые путем случайной выборки

2. числа в интервале от 1 до 9

3. числа имеющие нормальный закон распределения

4. числа, задаваемые человеком – пользователем имитационной модели

39. К предельным теоремам относятся:

1. теорема Пуассона

2. теорема Чебышева

3. теорема Абеля

4. теорема Колмогорова

40. Имитационное моделирование основано на …

1. теории систем массового обслуживания

2. методе статистических испытаний

3. «очистке» исходной статистической выборки

4. методе Дельфи

41. Максимальный период моделирования составляет:

1. не более суток

2. не более нескольких минут

3. не ограничен

4. до нескольких месяцев

42. Число степеней свободы m находится по формуле:

1. m = 1-k

2. m = k-1-1

3. m = k-1

4. m = 2k-1

43. К областям применения имитационного моделирования не относится

1. задачи интеллектуального поиска знаний в статистических данных

2. практические задачи организационного управления, возникающие в различных сферах человеческой деятельности

3. теоретические задачи в различных областях науки

4. задачи имитационного моделирования систем экономического характера

44. Имитационная модель – это…

1. графическое представление объекта или процесса, состоящее из блоков - операций, объединенных стрелками - потоками управления, и включающее передаваемые между блоками сообщения

2. программное обеспечение, генерирующее случайные числа на основе различных машинных алгоритмов – генераторов случайных чисел

3. совокупность программ, программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов воспроизводить процессы функционирования объекта при условии воздействия на него различных (включая случайные) факторов

4. выборка статистических данных большой размерности, включающая всю имеющуюся информацию об изучаемом объекте, позволяющая исследовать его функционирование в прошлом