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。
5星
