灵敏度分析 - Morris 方法（简单）：Matlab 开发应用

简介

本仓库提供的是一个基于 Morris 方法的简单灵敏度分析工具，适用于任何 Matlab 函数开发。灵敏度分析是评估不确定因素如何影响函数输出的重要手段，而 Morris 方法作为一种定性方法，能够在有限的计算次数内给出粗略估计。

功能特点

• 简化函数分析：Morris 方法可以作为初步分析工具，帮助简化复杂的函数。
• 识别低影响力因素：通过该方法可以识别出对函数输出影响较小的因素，以便进行修复。
• 遵循学术建议：本工具遵循了 Saltelli A.、Tarantola S.、Campolongo F. 和 Ratto M. (2004) 以及 Sohier H.、Farges JL 和 Piet-Lahanier H.（2014 年）的相关学术建议。

使用说明

• 基本效应计算：该方法通过对拉丁超立方体中采样的径向点应用大变化来计算基本效应。
• 降低风险：为了降低低估因素影响和修复不可忽略因素的风险，本工具在开发时进行了相应的设计和优化。

相关文献

如需深入了解 Morris 方法及其在灵敏度分析中的应用，请参考以下文献：

• Saltelli A.、Tarantola S.、Campolongo F. 和 Ratto M. (2004) 的《实践中的敏感性分析 - 评估科学模型的指南》。
• Sohier H.、Farges JL 和 Piet-Lahanier H.（2014 年）在《第 19 届 IFAC 世界大会》上发表的《改进空中发射到轨道分离的莫里斯方法的代表性》。

通过本工具，您可以更高效地在 Matlab 开发环境中进行灵敏度分析。