sobol敏感性分析matlab代码

Sobol灵敏度分析在Matlab中也可以使用Sobol工具箱来实现。以下是一个简单的示例代码：

% 定义模型
function y = model(x)
    x1 = x(1);
    x2 = x(2);
    y = sin(x1) + 0.1 * x2^4 * sin(x1);
end

% 定义输入变量范围和采样数
problem = struct();
problem.xdim = 2;
problem.bound = [0, 2 * pi; 0, 1];
problem.xnum = 1000;

% 生成样本点
P = sobolset(problem.xdim, 'Skip', 0);
X = net(P, problem.xnum);
X = repmat(problem.bound(:,1)', problem.xnum, 1) + X.*repmat(problem.bound(:,2)'-problem.bound(:,1)', problem.xnum, 1);

% 运行模型
Y = arrayfun(@(i) model(X(i,:)), 1:size(X,1));

% 进行Sobol分析
[Si, STi] = sobol_indices(Y, X, 'second_order', true);

% 输出结果
disp(Si) % 一阶和二阶敏感性指标

在上述代码中，我们首先定义了一个简单的模型，并设置了输入变量的范围和采样数。然后，我们使用`sobolset`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_indices`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`problem.xdim`和`problem.bound`参数。