《灵敏度剖析》一书深入探讨了不同模型和参数变化对结果的影响，提供了一系列评估与优化模型性能的方法。
灵敏度分析是一种统计方法，用于量化模型输入参数对输出结果的影响程度，在工程、科学及经济学等领域被广泛应用以理解复杂系统中的因素重要性。这里提供了一系列与MATLAB相关的代码来帮助用户进行灵敏度分析，并附带了多个示例。
1. **测试函数和模型输出**：
- `example_MultiOut_MultiSI.m` 和 `example1.m` 是多输入、多输出的模型实例，它们定义了模型函数并展示了如何应用实际问题中的变量关系。
2. **灵敏度分析方法**：
- 包含全局敏感性分析（Global Sensitivity Analysis, GSA）相关的代码如 `GSA_GetSy_MultiOut_MultiSI.m`, `GSA_GetTotalSy_MultiOut_MultiSI.m` 和 `GSA_Init_MultiOut_MultiSI.m`，用于计算第一阶索伯尔指数和总效应索伯尔指数。这些指标量化了每个输入参数以及所有组合对输出的影响。
3. **随机序列生成**：
- 提供的函数如 `fnc_getSobolSequence.m` 用来生成索伯尔序列，这种低差异序列常用于蒙特卡洛模拟和全局敏感性分析中以保证均匀分布。
4. **快速傅里叶变换法（FAST）**：
- 应用了 FAST 算法的 `GSA_FAST_GetSi_MultiOut.m` 和 `GSA_FAST_GetSi.m`，通过优化计算过程提高了效率，特别适合于高维问题。
5. **多输入、多输出系统处理**：这些函数支持复杂系统的灵敏度分析。这对于理解现实世界中多种因素共同作用的模型至关重要。
在使用MATLAB代码时，请首先定义模型的参数范围，并调用相应分析函数以获得索伯尔指数，该指数指示了各个输入对结果的重要性程度。通过比较这些指标可以识别关键影响因子，为简化、优化和减少不确定性提供指导。
建议用户熟悉灵敏度分析的基本概念以及 MATLAB 编程环境，同时结合示例文件进行实践操作，并根据具体问题调整参数以适应不同场景需求。
5星
