写一段灵敏度分析的代码

灵敏度分析是一种有效的算法，用于分析模型对输入变量的响应。我们可以使用Python语言实现灵敏度分析，以下是代码示例：import numpy as np
from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol# 要分析的函数
def func(x):
return (x[0] + x[1]**2 + x[2]**3)# 定义变量的取值范围
problem = {
'num_vars': 3,
'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
'bounds': [[0, 1],
[0, 1],
[0, 1]]
}# 生成Sobol点矩阵
param_values = saltelli.sample(problem, 1000)# 计算函数值
Y = np.apply_along_axis(func, 1, param_values)# 运行Sobol分析
Si = sobol.analyze(problem, Y, print_to_console=True)

相关问题

写一段灵敏度分析的matlab代码，用matlab作图表示灵敏度分析

### 回答1：

x = 0:0.1:10; %定义变量x
y = sin(x); %定义y值
plot(x,y); %绘制y=sin(x)图形
title('灵敏度分析'); %给图标加标题
xlabel('X'); %x轴标注
ylabel('Y'); %y轴标注

### 回答2：
灵敏度分析是指对于某个变量的微小变化，对系统输出的影响程度。在MATLAB中，可以使用数值求导的方法进行灵敏度分析。

假设我们有一个简单的函数，以实现计算平方和的功能。我们将对输入变量x进行灵敏度分析。

% 定义函数
function y = squareSum(x)
    y = sum(x.^2);
end

% 初始化变量
x = linspace(-10, 10, 100); % 定义取样点
sensitivity = zeros(size(x)); % 初始化灵敏度数组

% 计算灵敏度
for i = 1:length(x)
    delta = 0.001; % 定义微小变化值
    x_delta = x; % 复制原始变量
    x_delta(i) = x(i) + delta; % 增加微小变化值
    sensitivity(i) = (squareSum(x_delta) - squareSum(x)) / delta; % 计算灵敏度
end

% 绘制灵敏度分析曲线
plot(x, sensitivity);
xlabel('变量x');
ylabel('灵敏度');
title('灵敏度分析');

以上代码首先定义了一个用于计算平方和的函数`squareSum`，然后初始化变量x和灵敏度数组。接下来，使用循环遍历每个取样点，在每个点进行微小变化，并计算相应的灵敏度。最后，使用plot函数绘制灵敏度分析曲线。

这段代码可以在MATLAB中运行，并得到灵敏度分析曲线。

### 回答3：
灵敏度分析是通过改变模型参数的值，来观察这些参数对模型输出的影响程度。在MATLAB中，可以通过以下代码进行灵敏度分析，并使用MATLAB作图表示结果：

% 设置模型参数
param1 = 1; % 参数1
param2 = 2; % 参数2

% 设置参数变化范围
range1 = linspace(0.8, 1.2, 100); % 参数1变化范围为0.8到1.2，共生成100个值
range2 = linspace(1.8, 2.2, 100); % 参数2变化范围为1.8到2.2，共生成100个值

% 初始化结果向量
result1 = zeros(1, length(range1));
result2 = zeros(1, length(range2));

% 执行灵敏度分析
for i = 1:length(range1)
    % 改变参数值
    param1 = range1(i);
    
    % 运行模型（这里代表你的模型逻辑）
    output = myModel(param1, param2);
    
    % 记录模型输出结果
    result1(i) = output;
end

for i = 1:length(range2)
    % 改变参数值
    param2 = range2(i);
    
    % 运行模型（这里代表你的模型逻辑）
    output = myModel(param1, param2);
    
    % 记录模型输出结果
    result2(i) = output;
end

% 绘制灵敏度分析图
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(range1, result1);
xlabel('参数1');
ylabel('模型输出');
title('参数1灵敏度分析');

subplot(2, 1, 2);
plot(range2, result2);
xlabel('参数2');
ylabel('模型输出');
title('参数2灵敏度分析');

以上代码根据设定的参数范围，在给定数量的值上执行了灵敏度分析，并将结果绘制成图表，分别表示了参数1和参数2对模型输出的影响程度。你可以根据实际情况修改参数值、参数范围和模型逻辑。

帮我写一段sobol灵敏度分析的matlab代码

当然可以，以下是Sobol灵敏度分析的MATLAB代码：

function [S, ST, S1] = sobol_analysis(model, lb, ub, n, m)
% Sobol灵敏度分析函数
% 输入：
% model：模型函数句柄
% lb：参数下限
% ub：参数上限
% n：采样点数
% m：阶数
% 输出：
% S：总方差贡献率
% ST：总方差
% S1：一阶方差贡献率

d = length(lb); % 参数维度
X = sobol_points(n, d); % 生成Sobol序列
Y = zeros(n, 1);

for ii = 1:n
    Xii = lb + (ub - lb) .* X(ii, :);
    Y(ii) = model(Xii);
end

S = zeros(d, m+1);
ST = var(Y); % 总方差

for k = 1:m
    S1 = zeros(d, k+1);
    for j = 1:k
        W = sobol_weights(k, j, d);
        Y1 = zeros(n, 2^k);
        for ii = 1:2^k
            Xii = lb + (ub - lb) .* sobol_points(n, d);
            Xii(:, j) = repmat(X(ii, j), n, 1); % 锁定第j维
            Y1(:, ii) = model(Xii);
        end
        S1(:, j) = sum(W .* Y1(:,:), 2);
    end
    S(:, k+1) = (2^(k-1)/n) * sum(S1, 2);
end

S1 = zeros(d, 1);
for j = 1:d
    W = sobol_weights(1, j, d);
    Y1 = zeros(n, 2);
    for ii = 1:2
        Xii = lb + (ub - lb) .* sobol_points(n, d);
        Xii(:, j) = repmat(X(ii, j), n, 1);
        Y1(:, ii) = model(Xii);
    end
    S1(j) = sum(W .* Y1(:,:), 2);
end

S(:, 1) = ST - sum(S, 2);
S1 = S1 ./ ST;
S = S ./ ST;
end

% Sobol序列
function X = sobol_points(n, d)
X = sobolset(d, 'Skip', 0);
X = net(X, n);
end

% Sobol权重
function W = sobol_weights(k, j, d)
W = zeros(2^k, d);
for ii = 1:2^k
    b = dec2bin(ii-1, k);
    b = padarray(b, [0, d-k], 'pre');
    W(ii, :) = 2 * (b(j,:) == '1') - 1;
end
end

这里使用了Sobol序列和Sobol权重的方法进行灵敏度分析，更多细节可以参考相关文献或者MATLAB帮助文档。