A) La propietat dels mètodes numèrics de no arribar mai a una solució. B) La taxa d'acumulació d'errors en els càlculs. C) La propietat d'una seqüència d'iteracions d'acostar-se a una solució. D) La propietat d'una funció de tenir múltiples solucions.
A) Estimar valors desconeguts entre punts de dades coneguts. B) Comprovar hipòtesis estadístiques. C) Trobar solucions exactes a equacions. D) Generar nombres aleatòris.
A) Trobar els valors màxims o mínims de les funcions. B) Aproximar funcions complexes utilitzant funcions més senzilles. C) Modelatge de sistemes físics. D) Càlcul exacte de funcions matemàtiques.
A) Resoldre sistemes d'equacions lineals de manera eficient. B) Predir tendències futures. C) Trobar els autovalors de les matrius. D) Generar matrius aleatòries.
A) Mètode de Runge-Kutta B) Mètode de Newton C) Mètode secant D) Eliminació gaussiana
A) Mètode de Newton B) Interpolació de Lagrange C) Eliminació gaussiana D) Mètode de Runge-Kutta
A) Mètode de bisecció B) Mètode de Newton C) Mètode de falsa posició D) Descens de gradient
A) Reproduir exactament els punts de dades coneguts. B) Estimar els valors que falten entre punts de dades coneguts. C) Eliminar els valors atípics del conjunt de dades. D) Crear nous punts de dades fora de l'interval donat.
A) Segle XXI. B) Segle XVIII. C) Segle XX. D) Segle XIX.
A) Progressos en la manipulació simbòlica. B) Reducció de la disponibilitat de dades. C) Augment de la potència de càlcul. D) Disminució dels costos computacionals.
A) Electromagnetisme. B) Termodinàmica. C) Mecànica celeste. D) Física quàntica.
A) Solucions aproximades dins de límits d'error especificats. B) Demostracions matemàtiques discretes. C) Traduccions simbòliques exactes convertides en dígits. D) Models purament teòrics sense càlculs.
A) Es fan servir tècniques de manipulació simbòlica. B) La matemàtica discreta proporciona la base. C) Es basa exclusivament en l'anàlisi de dades històriques. D) Mètodes numèrics avançats fan que sigui possible.
A) Tècniques de manipulació simbòlica. B) Algoritmes d'optimització avançats desenvolupats dins del camp de la investigació operativa. C) Simulacions d'esdeveniments discretos. D) Càlculs aritmètics bàsics.
A) Per realitzar càlculs simbòlics. B) Per desenvolupar models discrets. C) Per a l'anàlisi actuarial. D) Per simular fenòmens quàntics.
A) John von Neumann i Herman Goldstine B) Newton i Lagrange C) Whittaker i Stegun D) Euler i Gauss
A) 1985 B) 1947 C) 2000 D) 1912
A) Ordenadors electrònics B) Taules d'interpolació C) Llibres mecànics D) Llistes de fórmules
A) A causa del treball d'E. T. Whittaker. B) Perquè es va crear el Premi Leslie Fox. C) Perquè hi ha un ordinador disponible. D) Perquè només es van calcular amb 16 dígits decimals.
A) La precisió de les operacions aritmètiques. B) Una prova de convergència que implica el residu. C) El nombre de passos realitzats. D) La magnitud de la primera estimació.
A) 3x + 4 = 28 B) 3x² + 4 C) 3x³ − 24 D) x³ - 8
A) a = 1, b = 2 B) a = 2, b = 5 C) a = -1, b = 4 D) a = 0, b = 3
A) Igual a 0,5 B) Més gran que 1 C) Exactament 0 D) Menor que 0,2
A) Derivació d'una funció on l'element diferencial és zero. B) Integració d'una funció amb un nombre infinit de regions. C) Avaluació de f(x) = 1/(x - 1) prop de x = 1. D) Avaluació de f(x) = 1/(x - 1) prop de x = 10.
A) Anàlisi de components principals B) Mètode simplex C) Compressió d'imatges espectrals D) Integració de Monte Carlo
A) Mètodes de Monte Carlo B) Quadratura gaussiana C) Graelles disperses D) Fórmules de Newton-Cotes
A) Reixetes disperses B) Integració de Monte Carlo C) Regla de Simpson D) Mètode simplex
A) Biblioteques NAG B) Biblioteca Científica GNU C) Biblioteca IMSL D) Repositori Netlib
A) Aritmètica de precisió arbitrària B) Aritmètica de punt flotant C) Aritmètica binària D) Aritmètica de punt fix
A) Excel B) MATLAB C) Scilab D) Julia
A) Journal on Numerical Analysis (SINUM) B) Digital Library of Mathematical Functions C) Enciclopèdia de Matemàtiques D) Numerische Mathematik
A) Python B) MATLAB C) R D) C++ |