pygpc 基于广义多项式混沌方法的Python敏感性和不确定性分析工具箱 基本功能： N维系统的高效不确定性分析 使用Sobol指数和基于全局导数的敏感性指数进行敏感性分析 轻松耦合到用Python，Matlab等编写的用户定义模型... 并行化概念允许并行运行模型评估 高效的自适应算法可以分析复杂的系统 包括高效的CPU和GPU（CUDA）实施，可极大地加快解决高维和复杂问题的算法和后处理例程 包括最新技术，例如： 投影：确定最佳折减基数 L1最小化：利用压缩感测中的概念减少必要的模型评估 梯度增强型gPC：使用模型函数的梯度信息以提高准确性 多元素gPC：分析具有间断和急剧过渡的系统 优化的拉丁文Hypercube采样可实现快速收敛 应用领域： pygpc可用于分析各种不同的问题。 例如，在以下框架中使用它： 非破坏性测试： 无创性脑刺激： 经颅磁刺激：

VIC模型参数的敏感性分析，张续军，吴志勇，本文运用敏感度分析理论，采用中国湿润地区八个典型流域的实测资料，对大尺度分布式水文模型VIC（Variable Infiltration Capacity）模型七个

几何布朗运动的matlab代码应用数学价格敏感性准随机 价格敏感性和准随机数 在这个存储库中，有计算金融方法中使用的两个重要主题的解释和脚本。 陈述的两个主题，其详细信息在演示文件“ americanop&pricesen.pdf ”中给出，是： 期权价格敏感性的蒙特卡罗计算 价格敏感度是根据不同的指标计算的，每个敏感度计算都与一个唯一的希腊符号相关联。 最受欢迎的希腊人是从 Black-Scholes 公式中得出的。 用于为欧洲看涨期权和看跌期权实现 Vega 几何布朗运动的 Matlab 代码： PW_Vega_CallPut.m 使用似然比方法（包括红利）计算 delta 和 gamma 的 Matlab 代码： EurLik.m 使用有限差分法计算 delta 和 gamma 的 Matlab 代码： finitedif.m Black-Scholes 数字看涨期权解决方案： digital_call.m 使用“digital_call.m”（不包括股息）计算似然性： likelihood.m 准随机序列 数字的准随机序列看起来像随机数，因为它看起来不可预测。 然而，它们是用于

敏感性分析能够定量地评价模型输人变量的变化对输出结果产生的影响，是揭示模型蕴含规律的有效途径。本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中，分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响，水温、溶解氧、浊度、气温、光照强度等环境因子变化与藻类质量浓度变化相关，其中气温是最大影响因素，相对贡献率达到17.01％；气压的上升则不利用于藻类质量浓度的增加；pH值的上升对藻类质量浓度的影响有正有负。

这是局部敏感性分析国外大学的详细讲解，非常详细非常好

基于土地利用的崇明岛生态敏感性研究,很不错的文档

提高伊马替尼对慢粒白血病敏感性的方法汇编.pdf

此代码示例展示了如何执行与资产负债管理 (ALM) 相关的任务，包括： - 现金流分析（第 1 部分） - 持续时间差距计算（第 2a 部分） - 敏感性分析（第 2b 部分） 在此代码示例中，您还将看到如何将利率树（例如 Black-Karasinski 利率树）合并到 ALM 建模中。 此类利率树可用于计算金融工具的久期、久期差距和净值。 对于应用部署部分，您可能需要使用 MATLAB Compiler、MATLAB Compiler SDK 或其他工具（取决于您的部署策略）。

该应用程序使用 COS 封闭式解决方案计算 Heston 随机波动率模型的期权价格。 此外，它以图形方式说明了 Black Scholes 隐含波动率相对于 Heston 参数的敏感性。 免责声明：此应用程序仅用于说明/科学目的，不得用于商业用途。

基于蛋白质相互作用的药物敏感性预测模型，张乃千，，综合利用多种基因组学数据预测抗癌药物的敏感性，以指导临床用药是精准医疗的核心目标之一。目前，针对药物敏感性预测问题的研究