Matlab_开发_绘制不确定度的方法

Morris方法是一种高效的敏感性分析工具，用于评估函数输出对不确定性因素的依赖程度。该方法以其计算效率高而著称，能够在有限的计算资源下提供可靠的敏感性评估结果。 Morris方法的核心思想是通过对输入参数空间进行系统性采样，并观察函数输出的相应变化来量化不确定性因素的影响。它通过分析输入参数的微小变化对函数输出的影响，来识别对输出影响较大的关键因素。 该方法在多个领域得到广泛应用，例如模型简化、参数校准和不确定性量化。通过识别对模型输出影响较小的因素，研究人员可以简化模型并降低计算成本。此外，Morris方法还有助于确定哪些参数需要更精确的估计，从而提高模型预测的可靠性。 Morris方法的实现细节可以参考Saltelli等人的著作《实践中的敏感性分析-评估科学模型的指南》（2004）以及Sohier等人发表的论文“改进空中发射到轨道分离的Morris方法的代表性”（2014）。

数据挖掘的一个分支是处理不确定和概率数据的建模、查询和挖掘。

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

MATLAB开发-Waitbox。打开一个类似于Waitbar的窗口。

MATLAB开发-MergeOptions。将默认选项的结构与用户选项的结构合并。

这个函数可以绘制定制化格式的直方图，类似于hist函数，但提供了更多选项如FaceColor、BarWidth、LineStyle和FaceAlpha等。它支持多种调用格式，包括histf(Y,x)和histf(Y,nbins)，用于定义数据和箱数。用户可以根据需求调整参数以获得所需的直方图视觉效果。返回值n、xout和h描述了生成的直方图的详细属性。

随着随机可再生能源的增加，运营灵活性的需求也在增加。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商（TSO）和配电系统运营商（DSO）之间的灵活资源互访。我们提出了一种日前协调方法，称为互补模型，用于共享灵活资源。该方法优化了TSO和DSO之间的物理接口处的价格和容量限制，即“协调变量”。DSO通过限制其投标数量来预先确认DSO级别资源在日前市场的参与，以确保其系统约束条件得到满足。我们采用多段Benders分解方法对模型进行了计算可行性的追求。提供了MATLAB代码的开源下载。

calculateSize 计算用于游戏 Cody 的 MATLAB 文件的 大小。

我希望绘制一个以（x0，y0）为中心的旋转椭圆，其方程为ax^2+bxy+cy^2=1。在网上找不到相应的代码后，我自己生成了一个。现在，我将分享这个方法。输入格式如下：要绘制以（x0，y0）为中心的ax^2+bxy+cy^2=1的旋转椭圆，只需按照说明进行。此外，参数n在区间[0, 2pi]中定义了点的数量。该函数将生成两个向量x和y，然后您只需使用plot(x, y)命令即可绘制椭圆。