函数的灵敏度分析matlab代码

函数的灵敏度分析是指通过计算函数输入变量的微小变化对函数输出的影响程度，以确定函数输入变量对输出的敏感程度。在matlab中，可以使用sensitivity函数实现灵敏度分析。以下是一个简单的示例代码：

% 定义函数
fun = @(x) sin(x) + x.^2;

% 定义输入变量范围和个数
x1_range = [0, 2*pi];
x2_range = [-10, 10];
num_vars = 2;

% 生成输入变量采样点
x_samples = sobolset(num_vars,'skip',1e3,'leap',1e2);
x_samples = x1_range(1) + (x1_range(2)-x1_range(1))*net(x_samples);
x_samples(:,2) = x2_range(1) + (x2_range(2)-x2_range(1))*net(x_samples(:,2));

% 计算灵敏度
sens = sensitivity(fun, x_samples);

% 绘制敏感度图
bar(sens)
xlabel('Input variable')
ylabel('Sensitivity')

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个函数fun，然后定义了两个输入变量x1和x2的范围和个数，使用sobolset函数生成了输入变量的采样点。最后使用sensitivity函数计算输出对每个输入变量的灵敏度，并绘制了敏感度图。

相关问题

线性规划问题的目标函数灵敏度分析Matlab代码

首先，需要使用Matlab中的优化工具箱来求解线性规划问题。然后，可以通过改变目标函数的系数来进行灵敏度分析。以下是一个示例代码：

% 定义线性规划问题
f = [-10; -12; -16];
A = [1 1 2; 1 2 1; 2 1 1];
b = [20; 20; 20];
lb = zeros(3,1);

% 求解线性规划问题
[x,fval] = linprog(f,[],[],A,b,lb);

% 输出结果
disp(['Optimal solution: ', num2str(fval)]);
disp(['x1: ', num2str(x(1))]);
disp(['x2: ', num2str(x(2))]);
disp(['x3: ', num2str(x(3)))]);

% 进行目标函数灵敏度分析
c = [-10; -12; -16];
for i = 1:length(c)
    fc = c;
    fc(i) = fc(i) + 1e-6;
    [xc,fvalc] = linprog(fc,[],[],A,b,lb);
    disp(['Sensitivity of x', num2str(i), ': ', num2str((fvalc-fval)/(1e-6*fval))]);
end

在这个示例中，我们定义了一个线性规划问题，然后使用Matlab的linprog函数求解它。接下来，我们通过改变目标函数中的系数来计算每个变量的灵敏度。具体地，我们将目标函数中的每个系数增加一个很小的值(在这里是1e-6)，然后重新求解线性规划问题，计算出目标函数值的变化量，最后除以该系数的增量和原始目标函数值的比值，得到该系数的灵敏度。

需要注意的是，在实际应用中，灵敏度分析可能涉及到约束条件中的系数和右侧常数的变化，而不仅仅是目标函数中的系数。因此，需要根据具体问题进行调整。

灵敏度分析matlab代码

灵敏度分析是一种用于分析模型输出响应对于模型参数变化的敏感程度的方法。MATLAB中可以使用"Sensitivity Analysis Tool"工具箱来进行灵敏度分析。

下面是一个MATLAB代码示例，演示如何使用Sensitivity Analysis Tool进行灵敏度分析：

% 定义模型函数
model = @(x) 0.5*x(1)^2 + 0.5*x(2)^2 + x(1)*x(2);

% 定义参数范围和分布
params = {'x1', 'x2'};
ranges = [-5, -5; 5, 5];
distributions = {'uniform', 'uniform'};

% 创建灵敏度分析工具对象
sa = SensitivityAnalysis(model, params, ranges, distributions);

% 运行灵敏度分析
sa.runAnalysis();

% 显示灵敏度分析结果
sa.plotAnalysis();

在上面的代码中，我们首先定义了一个模型函数，然后定义了两个参数x1和x2的范围和分布。接下来，我们创建了一个灵敏度分析工具对象，并使用runAnalysis()方法运行灵敏度分析。最后，我们使用plotAnalysis()方法显示灵敏度分析结果。

需要注意的是，Sensitivity Analysis Tool工具箱需要MATLAB R2018a或更高版本才能使用。