matlab灵敏度分析案例

当进行灵敏度分析时，常用的案例是分析某个系统或模型的输入变量对输出结果的敏感程度。以下是一个 MATLAB 灵敏度分析案例的示例代码：

% 定义系统模型
function y = myModel(x)
    % 假设这是一个简单的线性模型
    y = 2*x + 1;
end

% 输入变量范围
x_min = 0;
x_max = 10;

% 创建输入变量值的数组
x_values = linspace(x_min, x_max, 100);

% 计算输出结果的数组
y_values = zeros(size(x_values));
for i = 1:length(x_values)
    % 计算每个输入变量值对应的输出结果
    y_values(i) = myModel(x_values(i));
end

% 绘制输入变量与输出结果的关系图
plot(x_values, y_values);
xlabel('Input Variable (x)');
ylabel('Output Result (y)');
title('Sensitivity Analysis');

% 计算灵敏度指标
sensitivity = diff(y_values) ./ diff(x_values);

在这个案例中，我们定义了一个简单的线性模型 `myModel`，该模型的输入变量为 x，输出结果为 y。我们使用 linspace 函数生成了一系列 x 值，并计算了对应的 y 值。然后，通过绘制 x 和 y 的关系图，我们可以直观地了解输入变量和输出结果之间的关系。最后，通过计算 `sensitivity` 数组，我们可以得到每个 x 值对应的灵敏度指标。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中的灵敏度分析可能涉及更复杂的模型和输入变量。