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Sobol+Matlab+代码-SAMO_UQGSAPFA_codes: SAMO_UQGSAPFA_codes

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简介：
SAMO_UQGSAPFA_codes 是一个利用 Sobol 方法和 Matlab 编写的不确定性量化与全局灵敏度分析的代码集合，适用于复杂模型参数研究。 sobol+matlab+代码SAMO_UQGSAPFA_CODES存储库包含MATLAB代码和有限元分析（FEA）文件，用于使用多项式混沌展开（PCE）对复合材料的渐进失效进行随机分析。该文件在题为“纤维增强复合材料渐进失效的不确定性量化和全局灵敏度分析”的论文中提出，作者是Mishal Thapa、Achyut Paudel、Sameer B. Mulani 和 Robert W. Walters（正在审查：结构多学科和优化期刊，2020年）。MATLAB代码包括： - 确定性渐进失效分析(PFA)的验证代码以及使用带有拉丁超立方采样和多项式混沌展开的蒙特卡罗模拟对三种载荷情况（单轴拉伸、单轴压缩和平面横向载荷）进行随机PFA分析。 - 通过估计Sobol指数进行全局敏感性分析(GSA)的代码。

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  • Sobol+Matlab+代码-SAMO_UQGSAPFA_codes: SAMO_UQGSAPFA_codes
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    SAMO_UQGSAPFA_codes 是一个利用 Sobol 方法和 Matlab 编写的不确定性量化与全局灵敏度分析的代码集合，适用于复杂模型参数研究。 sobol+matlab+代码SAMO_UQGSAPFA_CODES存储库包含MATLAB代码和有限元分析（FEA）文件，用于使用多项式混沌展开（PCE）对复合材料的渐进失效进行随机分析。该文件在题为“纤维增强复合材料渐进失效的不确定性量化和全局灵敏度分析”的论文中提出，作者是Mishal Thapa、Achyut Paudel、Sameer B. Mulani 和 Robert W. Walters（正在审查：结构多学科和优化期刊，2020年）。MATLAB代码包括： - 确定性渐进失效分析(PFA)的验证代码以及使用带有拉丁超立方采样和多项式混沌展开的蒙特卡罗模拟对三种载荷情况（单轴拉伸、单轴压缩和平面横向载荷）进行随机PFA分析。 - 通过估计Sobol指数进行全局敏感性分析(GSA)的代码。
     
  • Sobol序列生成器-MATLAB代码:sobol+matlab+代码-Sobol_sequence_generator...
    优质
    这段MATLAB代码提供了一种高效的方法来生成Sobol序列，一种低差异序列，在数值积分和Monte Carlo模拟中非常有用。适合需要高质量随机数的应用场景。 Sobol_sequence_generator是一款使用MATLAB编写的工具，由阿尔伯塔大学的刘思廷开发，用于为硬件Sobol序列生成器生成VHDL文件。目前该工具有一个函数“direction_vector_generation.m”，用于生成方向向量数组，这些数组在Sobol序列生成过程中被用到。后续将推出更多代码。如需使用此工具，请引用我们的工作。感谢您的支持。 参考文献： [1] S. Liu 和 J. Han, “Toward Energy Efficient Stochastic Circuits Using Parallel Sobol Sequences,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 26, no. 7, pp. 1326-1339, July 2018.
     
  • Sobol敏感性分析的Matlab代码
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    这段简介可以这样撰写：“Sobol敏感性分析的Matlab代码”提供了基于Sobol方法进行模型输入参数敏感度分析的高效实现方式，适用于科学研究和工程应用中的不确定性量化。 不确定性量化、基于仿真的可靠性分析、全局灵敏度分析、元建模以及随机有限元分析在基于可靠性的优化中扮演着重要角色。
     
  • Sobol敏感度分析 MATLAB代码.zip
    优质
    Sobol敏感度分析MATLAB代码提供了一套用于执行Sobol指标计算的高效工具箱，适用于复杂模型中的参数灵敏度评估。该资源包含详尽注释和实例数据，助力研究者深入理解变量间的相互影响及其对输出结果的重要性排序。 sobol敏感性计算的Matlab代码.zip文件包含了用于进行Sobol敏感性分析的相关代码。
     
  • sobol+matlab+代码-金融衍生品定价_derivative_pricing
    优质
    本项目利用Sobol序列在Matlab中编写金融衍生品定价代码，通过改进随机数生成方法提高蒙特卡洛模拟效率与准确性。 这段文字描述了一组使用MATLAB进行金融衍生品定价的代码实现情况，特别针对改进型喜马拉雅期权（具有障碍功能）。此定价过程通过多种蒙特卡罗模拟方法完成，包括：朴素蒙特卡洛模拟、控制变量蒙特卡洛模拟、准蒙特卡洛模拟(高维版本)，并支持Sobol和Halton采样集。此外还采用了使用布朗桥的准蒙特卡罗以及分层蒙特卡罗技术，并且实现了对偶蒙特卡罗方法。 该代码中，标的资产是由多只股票组成的篮子，定价时考虑了这些股票之间的相关性。主要运行文件包括： - `global_setting.m`：定义所有参数设置的文件，涵盖基础篮子特征（无风险利率、股息收益率、波动率、现货价格和相关性）、期权特性（到期时间及可赎回障碍）以及蒙特卡罗模拟的相关参数（如所用算法类型、模拟路径数量及步骤数等）。 - `init_struct.m`：此文件声明并初始化了用于蒙特卡洛模拟的三个结构体，涵盖篮子和选项的所有全局信息。可以在该文件中调整“mc.type”、“eln.type”以及“cp_method”的设置（分别位于第48行、第32行）。 这些代码为金融衍生品定价提供了全面且灵活的方法框架，在处理复杂期权时能提供有价值的分析工具。
     
  • Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar
    优质
    Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar提供了用于执行Sobol敏感度分析的MATLAB或Python代码，帮助用户量化模型输入参数对输出结果的影响程度。 Sobol敏感性分析-Sobol.rar是根据网上的一篇博客编写的程序，该博客介绍了如何实现Sobol敏感性分析。
     
  • Sobol+Matlab+代码-The_Sobol_敏感性分析：采用蒙特卡洛采样方法的Sobol灵敏度...
    优质
    本资源提供了基于Matlab实现的Sobol敏感性分析代码，运用了蒙特卡洛采样技术评估模型输入参数的重要性。 此代码演示了使用蒙特卡罗采样的Sobol灵敏度分析方法，并采用MATLAB中的Sobol序列进行抽样。测试函数是gmath函数。有关详细信息，请参阅以下参考资料： [1] Sobol, I.M. “Global sensitivity indices for nonlinear mathematical models and their Monte Carlo estimates.” Mathematics and Computers in Simulation 55(1),2001: 271-280. [2] I.M. Sobol、S.Tarantola、D.Gatelli、SS Kucherenko、W.Mauntz，“修复全局敏感性分析中的非必要因素时估计近似误差”，可靠性工程与系统安全，92(7) 2007：957-960。
     
  • 基于Sobol方法的全局敏感性分析Matlab代码
    优质
    本代码实现基于Sobol指标的全局敏感性分析，适用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度，帮助用户优化复杂系统建模。采用Matlab编写，易于使用和扩展。 Sobol全局敏感性分析的Matlab代码可以输出一阶敏感度Sol_1及总敏感度Sol_t。对于简单函数来说，可以根据需要构造一个目标函数Sobol_obj；如果要分析的是外部模型，则不需要使用Sobol_obj，在代码中kp表示模型参数值，output、c_out_1和c_out_2则是将kp代入实际模型计算得到的输出结果。 本程序参考文献：Bilal, N. (2014). Implementation of Sobols Method of Global Sensitivity Analysis to a Compressor Simulation Model. International Compressor Engineering Conference. Paper 2385。
     
  • 基于MATLAB的6个参数Sobol敏感性分析代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB编写的用于执行六参数Sobol敏感性分析的完整代码。通过该工具包，用户能够便捷地进行复杂模型中的输入变量敏感度评估与不确定性量化分析。 版本：matlab2014/2019a，包含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容标题如所示，详细介绍可查看主页搜索博客中的相关文章。 适合人群：本科及硕士等科研教学使用。 博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。
     
  • Sobol指数计算-Matlab与Python代码-GSA工具包: Global Sensitivity Analysis...
    优质
    本资源提供基于Matlab和Python实现的Sobol敏感性分析指数计算代码，适用于Global Sensitivity Analysis (GSA)研究。包含详细文档及示例。 全局敏感性分析（Global Sensitivity Analysis，GSA）是一种评估模型输入变量对输出结果影响程度的方法，在各种科学和工程领域中有广泛的应用。这里包含的是使用Python和Matlab编写的用于计算Sobol指数的代码，这对于理解和优化复杂模型的输入参数至关重要。 Sobol指数是由Ivan Sobol提出的量化不确定性分析的技术，能够帮助识别哪些输入参数对模型输出结果有显著的影响以及这些参数之间的相互作用。该方法基于模型的蒙特卡洛模拟，通过计算各个输入参数和所有参数组合的方差贡献来估计这些指数。 在Python中可以使用`sobol_seq`库或`SALib`库实现Sobol敏感性分析。其中`sobol_seq`提供了生成Sobol序列的功能，而`SALib`是一个全面的敏感性分析库，包含了多种方法如Morris和FAST等。这些工具使开发者能够轻松集成Sobol指数计算到模型评估流程中。 在Matlab环境中，则可以通过编写自定义脚本计算Sobol指数。这通常涉及构建接受输入参数并返回输出结果的函数，并利用蒙特卡洛模拟生成大量样本，然后基于二次矩计算各个参数和组合的方差贡献。虽然可能需要自己实现算法，但Matlab统计与机器学习工具箱也可能提供相关功能。 进行全局敏感性分析的关键步骤包括： 1. **模型定义**：确保输入输出清晰，并明确输入范围。 2. **样本生成**：使用Sobol序列或其他均匀分布采样方法生成参数值组合。 3. **模型评估**：对每组参数运行模型，记录结果。 4. **方差分析**：计算每个参数和所有组合的方差贡献。 5. **Sobol指数计算**：基于这些贡献估算第一阶（单独影响）及第二阶（交互作用）索引值。 6. **结果解释**：根据Sobol指数大小确定对模型输出最显著的影响因素，从而进行简化或优化。 提供的代码有助于用户快速执行上述步骤，无论是在Python还是Matlab环境中。对于开源的标签表明这些代码允许自由使用、修改和分发，这对研究者及开发者来说是宝贵资源。 全局敏感性分析与Sobol指数为理解和控制模型不确定性提供了重要工具。通过Python和Matlab代码可以更有效地评估输入参数的影响，并提高模型准确性和可靠性。这个压缩包则为此类应用提供了一个直接平台。