灵敏度matlab代码

很抱歉，根据提供的引用内容，没有给出灵敏度分析的具体Matlab代码。但是，基于引文中提到的单纯形法灵敏度分析的编程实现，您可以尝试使用以下步骤来编写灵敏度分析的Matlab代码：

1. 定义线性规划模型的目标函数和约束条件。
2. 使用Matlab的线性规划函数（如linprog）求解线性规划模型，并获取最优解。
3. 对目标函数中的每个变量，逐个变化一小步，计算目标函数值的变化。这里需要进行多次线性规划求解。
4. 计算每个变量的灵敏度，即目标函数值变化与每个变量变化的比例。

相关问题

结构参数灵敏度matlab源代码

在MATLAB中，结构参数灵敏度通常涉及到求解模型的局部敏感度分析，这可以帮助我们了解模型输出对输入参数变化的敏感程度。这个过程涉及到了偏微分方程、优化工具箱等知识。不过，由于具体的源代码会很复杂并且依赖于你的特定模型和函数，这里我无法提供完整的源代码。

你可以参考以下的基本步骤：

1. 定义一个包含结构参数的模型函数，例如 `model(x, params)`，`x` 是向量输入，`params` 是结构参数。

2. 使用 `optimize` 或者 `fmincon` 等优化工具包求解最优参数组合。

3. 对优化结果求梯度，可以使用 `gradient` 函数或者雅克比矩阵 `jacobian` 来计算参数对模型输出的敏感度。对于结构参数，你需要先将其展开成单个元素变量，再应用梯度或雅克比。

% 示例代码
function [output, sens] = model_with_sensitivity(x, params)
    % ... (模型计算部分)
    output = ...;

    % 求解局部敏感度
    if nargout > 1
        expanded_params = expandstructure(params); % 展开结构参数
        gradient_wrt_params = jacobian(output, expanded_params);
        sens = transpose(gradient_wrt_params);
    end
end

[optim_result, output] = optimize(@(p) model(x, p), initial_guess, 'Algorithm', 'quasi-newton');
sens = model_with_sensitivity(x, optim_result.x);

灵敏度分区matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于将一幅灰度图像分成不同的灵敏度区域。该代码使用Otsu阈值法进行阈值分割，然后使用不同的颜色标记不同的灵敏度区域。

% 读入图像
img = imread('example_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算Otsu阈值
threshold = graythresh(gray_img);
% 二值化图像
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);
% 进行连通性分析
connected_img = bwlabel(binary_img);
% 计算区域的灵敏度
stats = regionprops(connected_img, gray_img, 'MeanIntensity');
sensitivity = [stats.MeanIntensity];
% 根据灵敏度值将图像分成不同的区域
sensitivity_range = [0, 50, 100, 150, 200, 255];
num_regions = length(sensitivity_range) - 1;
regions = cell(num_regions, 1);
for i = 1:num_regions
    mask = (sensitivity > sensitivity_range(i)) & (sensitivity <= sensitivity_range(i+1));
    region = label2rgb(connected_img .* mask, 'jet', 'w', 'shuffle');
    regions{i} = region;
end
% 显示结果
figure;
for i = 1:num_regions
    subplot(2, 3, i);
    imshow(regions{i});
    title(sprintf('Sensitivity range: %d - %d', sensitivity_range(i)+1, sensitivity_range(i+1)));
end

这段代码将图像分成了5个不同的灵敏度区域，并将每个区域用不同的颜色标记出来。你可以根据自己的需要，调整分区的数量和颜色。