Modelos Fina

En modelación matemática, el método de Montecarlo NO se aplica a:

• Calibración automática

• Calibración basada en redes neuronales

• Calibración usando algoritmos genéticos

• Calibración manual

• Ninguna de la anteriores

En la calibración de un modelo hidrodinámico de un río, cuál de estos parámetros NO correspondería calibrar

• Campo vectorial de velocidades del flujo

• Caudal fluyent en el modelo

• Factor de fricción de Manning

• Conductividad hidráulica

• Tirantes de agua en el dominio del problema

A fin de estudiar el performance de una calibración cualitativa, cuál de estas técnicas utilizara:

• Residuos entre valores observados y calculados

• Desviación estándar de los residuos

• Dispersión de los residuos

• Mapa de dispersión de los residuos

• Ninguna de las anteriores

Los "pesos" que anteceden a cada residuo presentes en la función objetivo, tienen el propósito de:

• Uniformizar la trascendencia de cada dato observado en el contexto de la serie histórica

• Favorecer la interpretación con la aplicación de la técnica de intervalos de confianza

• Discriminar la significancia de cada dato, en el contexto de la serie histórica

• Dar lugar a la aplicación del método de máxima verosimilitud

• Ninguno de los anteriores

Orientar los ejes del sistema de coordenadas del problema conforme las direcciones principales de flujo, en un modelo matemático de Diferencias Finitas, por ejemplo, redunda en:

• Aumentar la precisión del esquema por el refinamiento de la malla discretizada

• Favorecer la discretización de segundo orden de las ecuaciones del modelo

• Disminuir la dispersión de los residuos

• Favorecer la congruencia y estabilidad del esquema

• Favorecer la definición de la Función Objetivo

En análisis dimensional, el número de productos adimensionales que se debería buscar, es el resultado de restar:

• El # de variables del problema y el rango de la matriz de dimensiones

• El # de variables independientes y dependientes

• El # de columnas y filas de la matriz de dimensiones

• La dimensión del Kernel de la transformación lineal

• Ninguna de las anteriores

En análisis dimensional, se obtiene los # adimensionales porque el sistema de ecuaciones formulado para el problema, se constituye en:

• Un sistema homogeneo

• Un sistema heterogéneo

• Linealmente independiante

• Los autovalores del sistema son todos positivos

• Ninguna de los anteriores

Los productos adimensionales obtenidos del análisis dimensional, gozan de:

• Son únicos y exclusivos

• Ser un conjunto que conforma una base con un sin número de soluciones

• Son el núcleo de la transformación lineal

• Son homogéneos

• Son compatibles entre sí

En la técnica del escalamiento de la rugosidad de un modelo físico, elemento conceptual de partida es:

• Las líneas de energía de modelo y prototipo se mantienen paralelas

• La escala horizontal se define por la altura del sedimento

• Se debe comprobar que es un modelo froudeano

• Se debe comprobar que la ecuación de compatibilidad se antes cumplida

• Ninguna de las anteriores

En un modelo froudeano, los eventos que se desarrollan en él, comparado con los que ocurren en el prototipo, acontecen a:

• Más rápidamente

• Igual velocidad

• Más lentamente

• En forma indiferente

• Ninguno de los anteriores