最有聲望的科學(xué)家可以代表絕對真理，在科學(xué)史上，著名的科學(xué)權(quán)威不會出現(xiàn)錯誤。

下面數(shù)組可以按行主序、列主序的方式在主存中的存放，下列選項中正確的是（）。

采用蒙特卡洛（Monte Carlo）方法，計算2≤x≤3范圍內(nèi)曲線y=0與y=log （x-1）+2之間的近似面積（如下圖陰影部分），那么隨機數(shù)x，y的取值范圍分別為（）。

下列敘述分別體現(xiàn)了軟件開發(fā)的系統(tǒng)化方法需要遵循的基本原則：抽象第一的原則、層次劃分的原則、模塊化原則。請按下列敘述選擇對應(yīng)的原則（）。（1）對實際的事物進行人為處理，抽取所關(guān)心的、共同的、本質(zhì)特征的屬性，并對這些事物及其特征屬性進行描述。由于抽取的是共同的、本質(zhì)特征的屬性，從而大大降低了系統(tǒng)元素的絕對數(shù)量。（2）根據(jù)系統(tǒng)模型說明的原因和真實系統(tǒng)提供的依據(jù)，提出以模型代替真實系統(tǒng)進行模擬實驗，達到認(rèn)識真實系統(tǒng)特性和規(guī)律性的方法。（3）如果一個系統(tǒng)過于復(fù)雜，以至于很難處理，那么，就得先將它分解為若干子系統(tǒng)。

補全下面用Raptor給出求解斐波那契數(shù)的遞歸算法（）。

在Bloom分類法的基礎(chǔ)上，學(xué)術(shù)界又做了大量工作，取得了一系列成果。其中比格斯和科利斯在其著作《學(xué)習(xí)質(zhì)量評價：SOLO分類理論》中給出的可觀察的學(xué)習(xí)成果結(jié)構(gòu)分類法就是一個很好的補充。SOLO分類法關(guān)注學(xué)習(xí)者對問題做出反應(yīng)時所表現(xiàn)的思維過程和所達到的認(rèn)知水平，能使教育評價的觸角深入到質(zhì)的層面，能為深度學(xué)習(xí)和課程評估提供支持。深入理解BLOOM分類法和SOLO分類法有助于學(xué)生的終身學(xué)習(xí)。SOLO分類法沿用了系統(tǒng)科學(xué)中的結(jié)構(gòu)和層次兩個基本概念，將SOLO劃分為前結(jié)構(gòu)、單點結(jié)構(gòu)、多點結(jié)構(gòu)、關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)、抽象拓展等5個層次，屬于無學(xué)習(xí)的是（），屬于淺層學(xué)習(xí)的是（），屬于深層學(xué)習(xí)的是（）。

系統(tǒng)科學(xué)方法針對的是復(fù)雜性問題，而復(fù)雜性又是相對于人的能力而言的。要理解軟件開發(fā)的復(fù)雜性和困難，就有必要先了解“人固有能力的局限性，以及使用工具后產(chǎn)生的力量“。下列哪些選項支撐這個觀點？（）

下列關(guān)于遞歸和迭代的說法不正確的是（）。

采用蒙特卡洛（Monte Carlo）方法，計算1≤x≤3范圍內(nèi)曲線y=1與y=x+sinx之間的近似面積（如下圖陰影部分），那么隨機數(shù)x，y的取值范圍分別為（）。

下圖是BLOOM分類法的層次結(jié)構(gòu)圖，針對大腦處理信息時所運用的思維過程的是（），針對一個人在同一復(fù)雜程度內(nèi)完成學(xué)習(xí)目標(biāo)所需要付出努力的量的是（），與人本身固有能力關(guān)系最大的是（），只要不斷增加難度，世界上任何一類問題都可以難道任何一個人。