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Rischio da frana (AA 2019/20): Test No.9 "Modellazione osservazionale"
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Calibrazione di un modello
Cosa quantifica una funzione obiettivo?
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1 point
L'errore tra misure sperimentali e risultati di un modello
La sensitività della risposta di un modello a variazioni di suoi parametri di input
Come possono essere stimati i valori dei parametri di input di un modello? (selezionare tutte le risposte rilevanti)
*
1 point
"Trial-and-error"
Utilizzando un algoritmo di analisi inversa
Utilizzando dati di letteratura
Sulla base di procedure di interpretazione di prove di laboratorio
Required
Analisi inversa
Quali funzioni svolge un algoritmo di analisi inversa? (selezionare tutte le risposte rilevanti)
*
1 point
Calibrazione dei parametri di un modello
Minimizzazione di una funzione obiettivo
Quantificazione degli errori tra osservazioni sperimentali e risultati della modellazione
Required
L'utilizzo dell'analisi inversa per la calibrazione di un modello può presentare i seguenti svantaggi (selezionare tutte le risposte rilevanti)
*
1 point
Insensitività, quando le osservazioni utilizzate non contengono informazioni adeguate alla stima dei parametri di interesse
Non-unicità, quando più combinazioni di parametri producono risultati di modello simili
Produzione di parametri statistici che quantificano la qualità della calibrazione
Required
E' possibile utilizzare una funzione obiettivo che combina osservazioni con unità di misura differenti?
*
1 point
Sì
No
La calibrazione di un modello mediante analisi inversa è un processo iterativo che prevede numerose simulazioni del modello
*
1 point
Vero
Falso
Metodo e modellazione osservazionale
Per l'utilizzo del metodo osservazionale in ingegneria geotecnica è necessario... (selezionare tutte le risposte rilevanti)
*
1 point
disporre di dati di monitoraggio
prevedere più di un "progetto"
utilizzare un algoritmo di analisi inversa
Required
Quando può essere utile utilizzare un approccio di modellazione osservazionale? (selezionare tutte le risposte rilevanti)
*
1 point
Per la modellazione numerica di problemi geotecnici in cui sono presenti dati di monitoraggio
Per problemi per i quali è importante la previsione nel tempo del comportamento dell’opera geotecnica
Required
Algoritmi di ottimizzazione
La regressione non-lineare è un metodo di analisi inversa "gradient-based"
*
1 point
Vero
Falso
Per calcolare la matrice di sensitività in un algoritmo di regressione non-lineare è necessario un numero di iterazioni pari al...
*
1 point
numero dei parametri da calibrare
numero delle osservazioni utilizzate
I criteri di convergenza di un algoritmo di ottimizzazione possono considerare... (selezionare tutte le risposte rilevanti)
*
1 point
l'entità della variazione della funzione obiettivo tra iterazioni successive
l'entità della variazione dei parametri da calibrare tra iterazioni successive
il valore iniziale dei parametri da calibrare
Required
La matrice di varianza-covarianza dipende dalla matrice di sensitività
*
1 point
Vero
Falso
Osservazioni "pesate" in maniera diversa possono essere utilizzate per... (selezionare tutte le risposte rilevanti)
*
1 point
ridurre l'importanza di osservazioni meno accurate
consentire il calcolo di una funzione obiettivo quando le osservazioni hanno unità di misura differenti
aumentare il numero di parametri da calibrare
Required
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