不确定性量化 基于仿真的可靠性分析 全局灵敏度分析 元建模 随机有限元分析 基于可靠性的优化

通过随机抽样，采用Sobol方法计算6个参数的一阶灵敏度及总灵敏度，实现多参数灵敏度分析。

1. sobol敏感性分析 python实现方法。 代码目的是通过sobol敏感性分析方法评估机器学习模型中不同因素的影响大小。 结果分为一阶敏感性，二阶敏感性和总阶敏感性三种。 2. 实例详细讲解，包括（数据+代码+注释） 3. 可自定义图的标签、字体大小等设置 4. python代码，可直接运行。环境：python==3.6.5，tensorflow==1.9.0 5. RF.model为训练结束后保存的RF模型。用户可自定义替换 6. 结果图中为样本数是128，256，512，1024和2048五种情况下的结果。一般而言，样本数越多，结果越准确。 7. 若有疑问，可通过2900045856@qq.com或关注CSDN博主allein_STR后咨询或购买（备注“CSDN资源”）。

sobol+matlab+代码SAMO_UQGSAPFA_CODES 该存储库包括 MATLAB CODES 和有限元分析 (FEA) 文件，用于使用多项式混沌展开 (PCE) 对复合材料的渐进失效进行随机分析，该文件在题为“纤维增强复合材料渐进失效的不确定性量化和全局灵敏度分析”的论文中提出” 作者：Mishal Thapa、Achyut Paudel、Sameer B. Mulani、Robert W. Walters（正在审查：结构多学科和优化期刊，2020 年） MATLAB 代码包含： -> 确定性渐进失效分析 (PFA) 的验证代码以及使用带有拉丁超立方采样和多项式混沌展开的蒙特卡罗模拟对三种载荷情况（单轴拉伸、单轴压缩和外）进行的随机 PFA 分析平面横向载荷。 -> 通过估计 Sobol 指数进行全球敏感性分析 (GSA) 的代码。 欲知更多详情，请联系：

索博尔-伯利基于Brent Burley 的论文Practical Hash-based Owen Scrambling的可播种 Owen-scrambled Sobol 序列，但由于Kuo 等人的原因，改进了来自Build a Better LK Hash 的哈希和更多维度。这个板条箱面向实际的图形应用程序，因此有一些限制：最大序列长度为 2^16。最大维数为 256（尽管这可以通过播种来解决）。仅支持f32输出。这些都是为了更好的性能和更小的内存占用而进行的权衡。扩展这个板条箱以使其更适合更广泛的应用是未来的一个暂定目标。但是，图形应用程序的高效执行始终是重中之重。基本用法基本用法非常简单：use sobol_burley:: sample;// Print 1024 3-dimensional points.for iin0 ..1024 {let x=sample (i,0 ,0 );let y=sample (i,1 ,0 );let z=sample (i,2 ,0 );println! ("({}, {}, {})" , x, y, z); }sample()的第一个参数

3.索波尔（Sobol）序列，matlab产生拟随机数

sobol灵敏度分析，可以应用于分析产品价格受各个因素影响的占比

指纹图像的增强，指纹识别，sobol gabor算法

sobol算法完成四个参数的参数敏感性分析，对于数学模型的优化有较大作用

sobol+matlab+代码金融衍生品定价 实施这组代码以对具有障碍功能的改进的喜马拉雅选项进行定价。 定价由多种蒙特卡罗模拟方法进行，包括： Naïve Monte Carlo 模拟（MC 的经典版本） 控制变量 Monte Carlo 模拟 拟蒙特卡罗模拟（高维版） 支持Sobol采样集和Halton采样集 使用布朗桥的准蒙特卡罗模拟 使用布朗桥的分层蒙特卡罗模拟 对偶蒙特卡罗模拟 标的资产是一个由多只股票组成的篮子。 在为期权定价时，考虑了多只股票之间的相关性。 运行代码的主要文件如下： global_setting.m ：该文件包括所有参数定义。 例如，基础篮子特征（无风险利率、股息收益率、波动率、现货价格和相关性）、期权特征（到期时间、可赎回障碍）和蒙特卡罗模拟参数（使用的 MC 算法类型、数量模拟路径的数量，以及模拟的时间步数）。 init_struct.m ：声明并初始化了三个结构体（分别用于蒙特卡洛模拟、篮子和选项），其中包括运行时使用的所有全局信息。 可以更改“mc.type”（文件中的第 48 行）和“eln.type”。 cp_method”（文件中的第 32