2024年8月6日 · Sobol全局灵敏性分析是一种统计方法，它基于方差分解原理，将模型输出的总方差分解为由各个输入参数及其交互作用产生的方差分量。这种方法可以揭示不同输入参数对模型输出的独立贡献，以及它们之间相互作用的贡献。

2015年6月16日 · 对简单函数来说，自己仿照构造一个目标函数Sobol_obj即可； 如果分析对象是Matlab外部的模型，其实就不需要Sobol_obj了，代码中的kp就是模型参数值，output、c_out_1和c_out_2就是kp代入模型算出来的模型输出，用实际数据替换一下就行了。 本程序参考文 …

2024年1月17日 · Sobol抽样是一种用于全局敏感性分析的抽样方法。 它通过对输入参数进行分级，并使用低阶多项式来逼近目标函数，从而生成样本点。 Sobol抽样的优点是能够提供全局敏感度指标，适用于探索输入参数与输出之间的复杂关系。

Sobol’s 法是一种全局灵敏分析方法，基本思想是方差分解。 首先将研究的模型分解为单个输入变量以及多个输入变量相互组合所构成的函数，然后通过计算单个输入变量或多个输入变量的方差对总输出方差的影响得到其对应的灵敏度系数。

Sobol序列的分布具有不仅均匀，而且当样本的个数为2的整数次幂时，在 [0,1)^s 区间中以2为底的每个Elementary Interval中都有且只会有一个点，这意味着它可以生成和Stratified Sampling和Latin Hypercube同样高质量分布的样本（见下图），同时又不需要预先确定样本的数量 ...

sobolset is a quasirandom point set object that produces points from the Sobol sequence. The Sobol sequence is a base-2 digital sequence that fills space in a highly uniform manner. p = sobolset (d) constructs a d -dimensional point set p, which is a sobolset object with default property settings.

2025年1月5日 · 在MATLAB中计算Sobol二阶效应指数通常涉及到全局 敏感性分析 （Global Sensitivity Analysis, GSA），其中Sobol方法是一种流行的技术，用于评估模型输入参数的敏感性。 Sobol二阶效应指数衡量的是两个参数之间的交互作用对模型输出的影响。 Sobol二阶效应指数的计算涉及到以下步骤： 1、生成Sobol序列，并在一阶的基础上，生成N= (2D+2)*npop个样本集，其中D为变量数， npop为采样的数量， N为总样本数 。 在一阶基础上，N= (D+2)*nPop样 …

Sobol sequences belong to the class of Quasi Random Generators (by opposition of Pseudo Random Generators). Quasi Random Generators by construction minimize the discrepancy between the sub square (ie sub interval).

2020年6月9日 · Derivative-based Global Sensitivity Measure (DGSM) ([Sobol and Kucherenko 2009]) Fractional Factorial Sensitivity Analysis ([Saltelli et al. 2008]) 下面以sobol方法举例：

2020年6月7日 · MATLAB 实现sobol、morris参数敏感性分析 看csdn关于sobol 参数敏感性分析文章，写了一下代码。 又补充了morris敏感性分析代码