灵敏度分析的MATLAB代码

要了解灵敏度分析的MATLAB代码实现，我们可以参考两个主要来源[^1][^2]：

1. "灵敏度分析 使用MATLAB编写.pdf" 文件中通常包含了基本的敏感性分析步骤，包括但不限于设置参数变化范围、计算模型响应的变化、以及结果的可视化。具体代码可能涉及如下部分：

   % 定义参数和响应变量
   parameters = ...; % 例如设计变量或输入参数
   response = model(parameters); % 调用仿真模型

   % 确定参数变化范围
   delta_params = ...;

   % 计算敏感性指标（如梯度或Sensitivity Index）
   sensitivity = gradient(response, parameters, delta_params);

   % 可视化结果
   plot_sensitivity(sensitivity);

2. 张汝毅等人关于二维和三维声学设计的奇异边界法提供了更高级的数值分析技术，其MATLAB实现可能包括奇异边界条件的设置和求解过程。这部分代码可能更加复杂，涉及到数值积分和矩阵操作，例如：

   % 奇异边界法求解
   [sensitivity, boundary_terms] = burtonMillerMethod(parameters, mesh);

   % 结果分析和可视化
   analyzeBoundaryTerms(boundary_terms);

相关问题

误差灵敏度分析matlab代码

误差灵敏度分析是一种敏感性分析方法，用于评估模型输出对于模型输入误差的响应程度。下面是一份MATLAB代码示例，可以用于误差灵敏度分析：

% 设置模型参数
x = [1 2 3 4 5]; % 模型输入
y = [3 4 7 8 10]; % 模型输出

% 计算模型输出的基准值
y_base = my_model(x);

% 计算各个输入变量的误差灵敏度
for i = 1:length(x)
    % 计算输入变量i的偏差量
    x_dev = x;
    x_dev(i) = x_dev(i) * 1.01; % 增加1%的偏差量

    % 计算模型输出的偏差量
    y_dev = my_model(x_dev);

    % 计算误差灵敏度
    sensitivity(i) = abs((y_dev - y_base) / (0.01 * x(i) * y_base));
end

% 输出结果
sensitivity % 输出各个输入变量的误差灵敏度

其中，`my_model`是你所建立的模型，用于计算模型输出。在上述代码中，将模型输入变量的每个分量增加1%的偏差量，计算模型输出的变化量，然后计算误差灵敏度。最后输出各个输入变量的误差灵敏度。

需要注意的是，在实际应用中，误差灵敏度分析可能需要考虑更多的因素，如输入变量之间的相关性、模型输出的噪声等。上述代码只是一个简单的示例，具体的实现方式还需要根据具体的问题进行调整。

sobol灵敏度分析matlab代码

Sobol全局敏感性分析是一种常用的量化模型输入变量重要性的统计技术。在MATLAB中，可以利用GlobalEvaluations工具箱或者一些开源库来进行Sobol分析。以下是一个简单的示例，展示如何使用GlobalEvaluations工具箱进行Sobol分析：

% 首先，假设你有一个模拟函数f(x)，x是一组设计变量向量
function y = my_function(x)
    % 这里是你的函数实现

end

% 加载GlobalEvaluations包（如果尚未安装，需要自行下载）
if ~isToolboxInstalled('GlobalEvaluations')
    error('GlobalEvaluations toolbox is not installed.');
end
addpath(genpath('toolbox_path')); % 替换为你安装路径

% 设定设计变量范围和数量
n_variables = length(x);
variable_lower_bounds = [-5 -5]; % 可修改为你的实际下限
variable_upper_bounds = [5 5];   % 可修改为你的实际上限

% 创建随机设计矩阵
x_samples = unifrnd(variable_lower_bounds, variable_upper_bounds, [num_samples n_variables]);

% 计算响应值
y_samples = arrayfun(@my_function, x_samples);

% 开始Sobol分析
sobol = sobol(y_samples, 'NumLevel', 2); % 第二阶Sobol指数，默认为二阶分析，你可以调整为更高阶

% 输出结果
disp(sobol);
% 这会显示每个变量及其交互项的重要性系数