敏感性计算代码matlab

敏感性分析是指在系统模型中，通过对模型输入、参数或结构的变化进行分析，以评估模型输出对于这些变化的响应程度。在MATLAB中，可以通过Sensitivity Analysis Toolbox（SAT）来实现敏感性分析。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算模型参数的敏感性：

% 定义模型
model = @(x) x(1)*sin(x(2)*x(3));

% 定义参数范围
param_range = [1 10; 0.1 1; 1 10];

% 定义采样点数
n_samples = 1000;

% 生成采样数据
X = lhsdesign(n_samples, 3);
X = bsxfun(@times, param_range(:,2)-param_range(:,1), X) + param_range(:,1);

% 计算输出
Y = arrayfun(model, X);

% 计算敏感性
S = sobolset(3);
S_Y = dacefit(X, Y, @regpoly0, @corrgauss, [10 10 10], [0 0 0], [10 1 10], 'theta', S);
[ST, ~, ~] = dace_sens(S_Y);

% 显示结果
disp(ST)

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的模型，其中有3个参数。然后我们定义了这些参数的范围，并生成了1000个采样点。接下来，我们计算了这些采样点下的输出，并使用sobolset函数计算了参数的敏感性。最后，我们打印出了每个参数的总敏感性指数。

请注意，此示例仅用于说明如何进行敏感性分析。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的模型和更多的参数，并进行更详细的敏感性分析。