灵敏度评估。

简介：
灵敏度分析是一种用于评估模型输入参数对输出结果影响程度的统计技术。在工程、科学以及经济学等众多领域，它被广泛应用于深入理解复杂系统内各个因素的重要性相对程度。本压缩包包含了一系列与灵敏度分析相关的MATLAB代码，旨在辅助用户进行灵敏度分析，并提供了多个示例以供参考。首先，**测试函数与模型输出**部分包含了 `example_MultiOut_MultiSI.m` 和 `example1.m` 两个示例文件，它们定义了多输入多输出模型，模拟实际问题中变量之间的关系，从而展示如何应用灵敏度分析方法。其次，**灵敏度分析方法**部分提供了 `GSA_GetSy_MultiOut_MultiSI.m`, `GSA_GetTotalSy_MultiOut_MultiSI.m` 以及 `GSA_Init_MultiOut_MultiSI.m` 这三个函数，这些函数实现了全局灵敏度分析（Global Sensitivity Analysis, GSA）中的关键指标计算，例如第一阶索伯尔指数（First-Order Sobol Indices）和总效应索伯尔指数（Total Effect Sobol Indices）。这些指数能够精确地量化每个输入参数及其所有可能的参数组合对输出的影响程度。此外，**随机序列生成**部分包含 `fnc_getSobolSequence.m` 函数，该函数提供了一种索伯尔序列的生成方式，这是一种常用于蒙特卡洛模拟和全局敏感性分析的低差异序列。这种序列设计保证了在探索输入空间时能够实现均匀分布，从而提升了分析结果的可靠性。再者，**快速傅里叶变换法（FAST）**部分涵盖了 `GSA_FAST_GetSi_MultiOut.m` 和 `GSA_FAST_GetSi.m` 这两个函数，它们应用了FAST算法来高效计算索伯尔指数。通过利用快速傅里叶变换优化计算过程，该方法显著提高了计算效率，尤其适用于高维问题。最后是 **多输入多输出系统处理**：压缩包中的所有函数均能支持多输入多输出系统的灵敏度分析。这一特性对于处理现实世界中复杂的系统模型至关重要，因为许多系统往往受到多个输入因素共同作用的影响而产生多种不同的输出结果。在使用这些MATLAB代码时，用户应首先明确模型的输入参数范围并进行定义；随后调用相应的分析函数；最后得到的索伯尔指数将清晰地指示各个输入参数对模型输出贡献的程度。通过对比这些指数的大小差异, 可以有效地识别出对模型响应起主导作用的关键参数, 为模型的简化、参数优化以及不确定性降低提供重要的指导依据。为了更好地理解和熟练运用这些代码, 建议用户首先掌握灵敏度分析的基本原理, 熟悉MATLAB编程环境, 并结合提供的示例文件进行实践操作。同时, 用户应根据实际问题的具体需求灵活调整输入参数和模型函数, 以适应不同场景的应用需求.