Тест с ответами по биологии на тему Клетка

Модель – это
аналог (образ) оригинала, но построенный средствами и методами отличными от оригинала +
подобие оригинала
копия оригинала

Экономико-математическая модель – это
математическое представление экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.) +
качественный анализ и интуитивное представление объектов, задач, явлений, процессов экономической системы и ее параметров
эвристические описание экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.)

Метод – это
подходы, пути и способы постановки и решения той или иной задачи в различных областях человеческой деятельности +
описание особенностей задачи (проблемы) и условий ее решения
требования к условиям решения той или иной задачи

Выберите неверное утверждение
ЭММ позволяют сделать вывод о поведении объекта в будущем
ЭММ позволяют управлять объектом +
ЭММ позволяют выявить оптимальный способ действия
ЭММ позволяют выявить и формально описать связи между переменными, которые характеризуют исследования

Экономико-математическая модель межотраслевого баланса – это
макроэкономическая, детерминированная, имитационная, матричная модель
микроэкономическая, детерминированная, балансовая, регрессионная модель
макроэкономическая, детерминированная, балансовая, матричная + модель
макроэкономическая, вероятностная, имитационная, матричная модель

Найти экстремум функции f(x) при выполнении ограничений Ri(x) = ai, φ (x) ≤ bj, наложенных на параметры функции – это задача
условной оптимизации +
линейного программирования
безусловной оптимизации
нелинейного программирования
динамического программирования

Задача, включающая целевую функцию f и функции Ф, входящие в ограничения, является задачей линейного программирования, если
все Ф и f являются линейными функциями относительно своих аргументов +
все Ф являются линейными функциями относительно своих аргументов, а функция f – нелинейна
функция f является линейной относительно своих аргументов, а функции Ф – нелинейны
только часть функций Ф и функция f являются линейными относительно своих аргументов

Множество всех допустимых решений системы задачи линейного программирования
является
выпуклым +
вогнутым
одновременно выпуклым и вогнутым

Если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то целевая функция достигает нужного экстремального значения в одной из
вершин многоугольника (многогранника) допустимых решений +
внутренних точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
точек многоугольника (многогранника) допустимых решений

В задачах линейного программирования решаемых симплекс-методом искомые переменные должны быть
Неотрицательными +
положительными
свободными от ограничений
любыми

Симплексный метод решения задач линейного программирования включает
определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана)
определение правила перехода к не худшему решению
проверку оптимальности найденного решения
определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана), определение правила перехода к не худшему решению, проверка оптимальности найденного решения +

Графический способ решения задачи линейного программирования – это
построение прямых, уравнения которых получаются в результате замены в ограничениях знаков неравенств на знаки точных равенств
нахождение полуплоскости, определяемой каждым из ограничений задачи +
нахождение многоугольника допустимых решений
построение прямой F = h = const >= 0, проходящей через многоугольник решений
построение вектора C, перпендикулярного прямой F = h = const
передвижение прямой F = h = const в направлении вектора C (в сторону увеличения h), в результате чего находят либо точку (точки), в которой целевая функция принимает максимальное значение, либо устанавливают неограниченность сверху функции на множестве допустимых решений
определение координат точки максимума функции и вычисление значения целевой функции в этой точке
все перечисленные ответы в этом задании +

Задача линейного программирования не имеет конечного оптимума, если
в точке А области допустимых значений достигается максимум целевой функции F
в точке А области допустимых значений достигается минимум целевой функции F
система ограничений задачи несовместна
целевая функция не ограничена сверху на множестве допустимых решений +

При приведении задачи линейного программирования (ЛП) к виду основной задачи ЛП ограничения вида «< или =» преобразуются в ограничения равенства добавлением к его левой части дополнительной неотрицательной переменной. Вводимые дополнительные неизвестные имеют вполне определенный смысл. Так, если в ограничениях исходной задачи ЛП отражается расход и наличие производственных ресурсов, то числовое значение дополнительной переменной в решении задачи, записанной в виде основной имеет смысл двойственной оценки ресурса остатка ресурса + нехватки ресурса стоимости ресурса Если ресурс образует «узкое место производства», то это означает ресурс избыточен ресурс использован полностью + двойственная оценка ресурса равна нулю Критерием остановки вычислений в алгоритме поиска оптимального решения методами одномерной оптимизации является условие отношение длины текущего интервала неопределенности к длине первоначального интервала меньше заданной величины ε значение целевой функции (ЦФ), вычисленное в текущей точке, меньше значения ЦФ, вычисленного в последующей точке отношение длины текущего интервала неопределенности к длине первоначального интервала больше заданной величины ε значение ЦФ, вычисленное в текущей точке, меньше значения ЦФ, вычисленного в предыдущей точке + Если целевая функция и все ограничения выражаются с помощью линейных уравнений, то рассматриваемая задача является задачей динамического программирования линейного программирования + целочисленного программирования нелинейного программирования Модель задачи линейного программирования, в которой целевая функция исследуется на максимум и система ограничений задачи является системой уравнений, называется стандартной канонической + общей основной нормальной Модель задачи линейного программирования, в которой целевая функция исследуется на максимум и система ограничений задачи является системой неравенств, называется стандартной канонической общей + основной нормальной В линейных оптимизационных моделях, решаемых с помощью геометрических построений число переменных должно быть не больше двух + равно двум не меньше двух не больше числа ограничений +2 сколько угодно Задача линейного программирования может достигать максимального значения только в одной точке в двух точках во множестве точек + в одной или двух точках в одной или во множестве точек Если в прямой задаче, какое либо ограничение является неравенством, то в двойственной задаче соответствующая переменная Неотрицательна + положительна свободна от ограничений отрицательная Транспортная задача является задачей …. Программирования динамического нелинейного линейного + целочисленного параметрического Если в транспортной задаче объем спроса равен объему предложения, то такая задача называется замкнутой закрытой + сбалансированной открытой незамкнутой Если в транспортной задаче объем запасов превышает объем потребностей, в рассмотрение вводят фиктивный пункт производства фиктивный пункт потребления + изменения структуры не требуются Методы теории игр предназначены для решения задач с конфликтными ситуациями в условиях неопределенности + с полностью детерминированными условиями статистического моделирования Стратегия игрока – это совокупность правил, определяющих выбор его действий при каждом ходе в зависимости от сложившейся ситуации в одном сеансе игры + одном ходе игры всех сеансах игры Нижняя цена игры – это максимин, т.е. максимальный выигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди минимальных значений выигрышей каждой его стратегии + гарантированный выигрыш одного из игроков при любой стратегии другого игрока минимакс, т.е. минимальный проигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди максимальных значений проигрышей каждой его стратегии Верхняя цена игры – это минимакс, т.е. минимальный проигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди максимальных значений проигрышей каждой его стратегии + гарантированный проигрыш одного из игроков при любой стратегии другого игрока максимин, т.е. максимальный выигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди минимальных значений выигрышей каждой его стратегии Решение игры в чистых стратегиях определяется ценой игры, равной нижней цене игры ценой игры, равной верхней цене игры наличием седловой точки всем перечисленным в ответах на это задание + Решение игры в смешанных стратегиях определяется вероятностью выбора каждой из активных (полезных) стратегий, совокупный выигрыш которых представляет случайную величину с математическим ожиданием равным цене игры + ценой игры, равной нижней цене игры ценой игры, равной верхней цене игры наличием седловой точки Задача, процесс нахождения решения которой является многоэтапным, относится к задачам линейного программирования теории игр динамического программирования + нелинейного программирования параметрического программирования