窗帘和比法matlab代码模型敏感性分析 用于分析模型参数敏感性的拉丁超立方采样和部分秩相关系数。 LHS + PRCC 是研究数学模型对其参数的敏感性的有用方法。 这有助于开发模型以了解其在各种参数范围内的行为，以及更好地了解参数估计中的不确定性如何影响模型给出的结果。 该过程的概述以 pdf 幻灯片格式提供。 蒙特卡罗研究中用于参数采样的 LHS 方法首先由 . 在不久的将来，BioRxiv（作为数学肿瘤学频道的一部分）将对该方法的实用性进行简要说明。 该存储库包含在 matlab 或 python 中进行 LHS+PRCC 分析的代码，具体取决于用户偏好。 MATLAB Matlab 文件 LHSPRCC.m 是主要代码文件，它调用函数 DrawSamples.m 来执行拉丁超立方体采样步骤、用于完成蒙特卡罗模拟的任何用户指定的模型函数，以及 UnariedPRCC.m 或 VariedPRCC.m计算部分秩相关系数（在单个时间/位置索引或所有时间/位置）。 LHSPRCC.m 还调用函数 plotSampleHists.m、plotSimulationOutput.m 和 pl

《A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional》原文及译文

这是全局灵敏度分析算法PAWN的MATLAB实现。 PAWN.m 包含 PAWN 算法的 MATLAB 实现。 ishigami_homma.m 重新创建了论文 [1] 的图 4。 [1] Pianosi, F., Wagener, T., 2015. 一种基于累积分布函数的简单有效的全局敏感性分析方法。 环境。 模型。 软件67, 1-11。 doi:10.1016/j.envsoft.2015.01.004

线性编程：单纯形法，双重单纯形法和灵敏度分析的MATLAB实现

Python和Matlab代码计算基于方差的Sobol指数，这是一种流行的特征选择和降维算法。

sobol+matlab+代码GSA 用于计算基于方差的 Sobol 指数的 Python 和 Matlab 代码，这是一种流行的特征选择和降维算法。