FAST 灵敏度分析 python
时间: 2025-01-25 09:55:35 AIGC 浏览: 102
### 使用 Python 进行 FAST 傅里叶振幅灵敏度测试
为了使用 Python 执行 FAST (Fourier Amplitude Sensitivity Test),可以借助 `SALib` 库,这是一个专门设计用来执行各种敏感性分析的方法集合的工具包[^2]。
#### 安装依赖库
首先需要安装 SALib 库以及其他可能需要用到的相关库:
```bash
pip install SALib numpy pandas matplotlib scipy
```
#### 编写代码实现 FAST 分析
下面是一份完整的 Python 脚本示例,展示了如何利用 `SALib` 来完成 FAST 敏感性分析过程:
```python
import numpy as np
from SALib.sample import fast_sampler
from SALib.analyze import fast
import pandas as pd
def sample_model(num_samples, problem):
"""Generate model input samples."""
param_values = fast_sampler.sample(problem, num_samples)
return param_values
def evaluate_model(param_values):
"""Evaluate the model with given parameters and get outputs."""
Y = []
# Here you should replace this function by your actual simulation or calculation.
for params in param_values:
y = sum(params) # Example evaluation; Replace it according to real-world application.
Y.append(y)
return np.array(Y)
if __name__ == "__main__":
# Define the problem dictionary which includes variable names and bounds.
problem = {
'num_vars': 3,
'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
'bounds': [[0, 1], [0, 1], [0, 1]]
}
# Number of samples generated per parameter
N = 1000
# Generate Samples
X = sample_model(N, problem)
# Evaluate Model Output
Y = evaluate_model(X)
# Perform FAST analysis on the results
Si = fast.analyze(problem, Y, print_to_console=True)
df_Si = pd.DataFrame([Si['S1'], Si['ST']], index=['First Order', 'Total Order']).T
print(df_Si)
```
这段脚本定义了一个简单的例子来展示如何应用 FAST 技术。在这个案例中,模拟部分被简化为变量求和操作;实际应用场景下应当替换为此处提到的具体物理或其他类型的数值仿真程序。
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