sobol敏感性分析代码

Sobol灵敏度分析可以使用Python中的SALib库来实现。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
from math import *

# 定义模型
def model(inputs):
    x1 = inputs[0]
    x2 = inputs[1]
    y = sin(x1) + 0.1 * x2 ** 4 * sin(x1)
    return y

# 定义输入变量范围和采样数
problem = {
    'num_vars': 2,
    'names': ['x1', 'x2'],
    'bounds': [[0, 2 * np.pi], [0, 1]]
}
# 生成样本点
param_values = saltelli.sample(problem, 1000, calc_second_order=True)
# 运行模型
Y = [model(inputs) for inputs in param_values]
# 进行Sobol分析
Si = sobol.analyze(problem, Y, calc_second_order=True)
# 输出结果
print(Si['S1']) # 一阶敏感性指标
print(Si['S2']) # 二阶敏感性指标

在上述代码中，我们首先定义了一个简单的模型，并在SALib库中设置了输入变量的范围和采样数。然后，我们使用`saltelli.sample`函数生成样本点，并使用`model`函数计算每个样本点的输出值。最后，我们使用`sobol.analyze`函数来进行Sobol分析，并输出一阶和二阶敏感性指标。

注意，这里的示例代码仅适用于两个输入变量的情况。对于更多的输入变量，您需要相应地更改`num_vars`和`bounds`参数。