全局敏感性分析（清华汇智译丛） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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A.Saltelli，M.Ratto，T.Andres，F.Campolo 著

图书标签:

敏感性分析
不确定性分析
风险分析
数学建模
统计建模
系统分析
工程应用
清华大学出版社
汇智译丛
科学计算

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302485551

版次：1

商品编码：12346384

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：254

字数：292000

具体描述

内容简介

本书给出关于该学科全面的方法介绍，让读者可以学习并实践全局敏感性分析，而不需要再查阅其他书籍。首先，介绍了构建敏感性分析框架的方法，如何解释结果，从而避免某些缺陷。其次，利用富有特色的大量习题和答案进一步阐明敏感性分析的应用。本书适合来自不同领域的研究生或者科研人员阅读，例如统计学、数学、工程、物理、化学、环境科学、生物、毒物学、保险科学和计量经济学等，也同样对从事风险分析，定价和对冲金融分析的工程师们有重要的价值。

精彩书摘

1��1模型与敏感性分析

什么是模型?敏感性分析考虑什么样的模型输入?在建模过程中,不确定性分析和敏感性分析起到什么作用?它们的作用在于,帮助我们了解不确定性在模型内部传播的主要途径,以及评估其对模型质量的影响。

1��1��1定义

敏感性分析可定义为研究模型输出的不确定性(数值的或者其他类型的)，如何能够追根溯源到模型输入的不确定性（Saltelli et al��,2004）。与敏感性分析相关的是“不确定性分析”，不确定性分析量化评估模型的输出。理想情况下，不确定性分析和敏感性分析应该先后成对进行。

在这种定义下，首先要明确的概念是：什么是“模型”，什么是“输入”，什么是“输出”。这些概念将贯穿本书的始终。

1��1��2模型

图1��1所示的建模框图能帮助我们了解敏感性分析在整个科学过程中的作用。该图引用自生物学家Robert Rosen （1991）（也可见文献Saltelli et al�保�2000，pp��3��4）。在Rosen的框图左边，是整个“现实世界”，是研究的主体系统。我们有理由相信，这个系统不管是自然的还是人工的，或是被某种规则所驱使运转的，而这种规则，我们可以揭示并为我们所用。因此，我们制定或者假想出模型的一套结

图1��1Rosen模型（1991）

构（图中右边所示）。例如，一种假设的世界上某一物种的生长机制可以在模型中翻译为差分方程。当这一物种以其自己系统规则（也是我们致力于弄明白的规则）持续生长，最后安静地在世界上消失，这一过程可以在差分方程里面用数学算法来解得。Rosen的直觉假设是，当自然界的物种遵循某种“规则”时，差分方程也是有“规则”的，不管是形式上的，还是数学上的。没有哪种“规则”可以决定自然界的这种假设的规则以什么方式影射到模型中的这种“规则”。在Rosen的言论中，当现实世界和模型各自内部相关，模型对现实世界的描述作用是有限的。这种悖论形成的原因是：模型能捕捉到的现实世界是被主观加工过的封闭的内部相互关联的个体，而不是开放的

当一个模型的作用在于学习一个系统的不可观测部分时，这种现象尤甚。。这也是当考察的现实世界是自然系统的一部分时Rosen的观点。然而，经验告诉我们，即使现实世界是一个严格定义的封闭系统，如人工系统，一个人工元器件或者一个机械装置，不同的建模者会有不同的系统描述，这些模型的输出会与相同的观测结果相吻合，但是其结构却不尽相同。

前言/序言

在建模领域很容易找到海量的学术文章，以及针对一个特别领域的指导丛书，或者数字模拟的手册，但是却很难找到适合所有建模者的广泛意义上的建模手册。不同学科的建模学术圈对于建模理论的发展在很大程度上是相对独立的。这是不是表明，正如认知论学家所说的那样，建模不是一门科学，而是一种工具？换句话说，是不是因为几乎不太可能定义一套标准去把自然或者人造系统解码成一套称之为“模型”的数学规则？��

如果建模工作真的具有这样不可同化性而缺乏系统性，也许对于模型的敏感性分析给出一套好的通用的实践方法显得有点太过野心勃勃。进一步讲，如果翻翻现有的文献，在很多场合，“敏感性”一词只被理解为一个特定的输出变量对于一个特定的输入变量的微商 (经济学里面所讲的“弹性”) 。这一点也不奇怪，作为当代的科研工作者（如本书的作者），也许在微积分方面接受了相当的训练，但是在用蒙特卡罗方法上面却很欠缺，也许研究了很多雅可比矩阵、海森矩阵，却没有好好研究一下俄罗斯轮盘。少数敏感性分析的实践者(大部分来自统计、风险分析、可信度分析) 都在积极地用本书所描述的“重要性测量”方法。这些方法都基于这样一种原则：输入因素对于输出的影响是以参考整个输入空间的变化为标准而不是输入空间的某一点。这些方法也渐渐在很多领域的建模原则当中广泛应用(例如，美国的环境保护组织EPA，2001)。本书的目的在于给学生提供一本简单易懂的手册来实践敏感性分析，阐明敏感性分析如何有助于建立一个更具鲁棒性、更简洁的模型，以及怎样让模型在面对科学的或者技术的拷问时更加经得起推敲。

《全局敏感性分析：一种系统性风险评估的强大工具》内容概述：本书《全局敏感性分析》并非一部简单的科普读物，而是一部深入探讨系统性风险评估及其量化工具的学术专著。它聚焦于一个至关重要但常被忽视的领域——全局敏感性分析（Global Sensitivity Analysis，简称GSA），旨在为读者提供一套严谨的理论框架、行之有效的方法论以及可操作的实践指南。本书的核心目标是揭示复杂系统内部各输入参数对系统整体输出结果的“全局”影响程度，从而帮助决策者、研究人员和工程师更深刻地理解系统的内在运作机制，准确识别关键影响因素，并为风险管理、模型优化和资源分配提供科学依据。本书的独特价值与贡献：在科学研究和工程实践中，我们经常面临着由众多相互关联的因素构成的复杂系统。这些系统可能涵盖气候模型、经济预测、生物工程、金融市场、药物研发，甚至是社会动力学等广泛领域。然而，这些系统的行为往往是非线性的、耦合的，并且受到大量输入参数的制约。在这样的背景下，仅仅关注单一参数对输出的影响（即局部敏感性分析）是远远不够的。局部敏感性分析往往假设其他参数保持不变，这种简化在许多情况下会掩盖掉参数之间复杂的交互作用，导致对系统行为的误判。《全局敏感性分析》正是为了解决这一挑战而生。本书强调，真正的理解需要考察所有参数在各自可能取值范围内变化时，对系统输出的整体影响。这包括了参数之间的“高阶交互作用”，即多个参数协同作用对系统输出造成的非累加效应。本书系统地介绍了如何通过一系列数学和统计学工具，在多维参数空间中对系统的输出进行全面、客观的评估，从而辨识出那些对系统输出具有显著影响的关键参数，以及那些影响微乎其微的“冗余”参数。本书的主要内容模块： 1. 理论基础与方法论：局部敏感性分析的局限性：本章将深入剖析局部敏感性分析（如全微分法）在处理复杂、非线性系统时的固有不足，阐述为何需要一种更全面的视角。全局敏感性分析的定义与目标：清晰界定全局敏感性分析的概念，明确其在理解系统不确定性、量化参数影响、识别关键驱动因素等方面的核心目标。 Sobol指数体系：本书将重点介绍Sobol指数作为衡量全局敏感性的一种强大而成熟的度量方法。Sobol指数能够将模型输出的总方差分解为各个输入参数（以及参数组合）的独立贡献和交互作用贡献。我们将详细讲解第一类Sobol指数（衡量单个参数的主效应）和总Sobol指数（衡量单个参数及其与所有其他参数的交互作用的总效应），以及如何通过它们来全面理解参数的重要性。其他GSA方法简介：除了Sobol指数，本书还将介绍其他一些具有代表性的GSA方法，例如Morris方法（一种基于拉丁超立方采样和随机化方法的粗略筛分方法）、密度比估计法等，并讨论它们各自的优缺点、适用场景以及与Sobol指数的互补性。 2. 计算方法与技术：采样策略： GSA的计算往往需要大量的模型运行。本书将详细介绍各种高效的采样策略，包括拉丁超立方采样（LHS）、准蒙特卡洛序列（如Sobol序列）等，以最大化参数空间覆盖效率，减少计算资源消耗。模型代理（Surrogate Models）：对于计算成本极高的复杂模型，直接进行GSA计算是不可行的。本书将介绍如何构建模型代理，例如多项式混沌展开（PCE）、高斯过程（GP）回归等，以捕捉复杂模型的行为，从而在其上进行高效的GSA计算。数值算法实现：本书将提供一套关于如何利用现有软件工具（如Python、R、MATLAB等编程语言中的相关库）实现GSA计算的指导。同时，也会探讨一些高效的数值算法，以加速Sobol指数的计算，例如基于MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）的方法、快速傅里叶变换（FFT）加速技术等。 3. 案例研究与应用实践：环境科学：例如，如何利用GSA分析气候变化模型中不同驱动因素（如温室气体排放、太阳辐射变化、土地利用变化）对全球平均温度上升的敏感性。工程设计与优化：例如，在航空航天、汽车制造等领域，如何识别设计参数（如材料属性、结构尺寸、载荷条件）对产品性能（如强度、效率、可靠性）的影响，从而指导优化设计。金融风险管理：例如，在评估金融衍生品定价模型时，如何分析不同市场变量（如利率、汇率、股票价格）的波动对模型输出（如期权价格、风险价值）的敏感性。生物医学研究：例如，在药物动力学/动力学（PK/PD）模型中，如何分析药物剂量、患者生理参数等因素对药物疗效和毒性的影响。其他交叉领域应用：涵盖能源系统、社会科学、机器学习模型可解释性等更广泛的应用场景。这些案例研究将不仅仅是理论的展示，更会深入剖析研究问题、模型构建、GSA方法选择、结果解读以及如何将GSA的洞察转化为实际决策的整个过程。 4. 高级主题与前沿发展：时间序列GSA：探讨如何将GSA方法应用于具有时间依赖性的系统，分析参数随时间变化的敏感性。机器学习模型GSA：针对复杂的机器学习模型（如深度神经网络），介绍如何评估模型输入特征对预测结果的影响，以增强模型的可解释性和鲁棒性。贝叶斯GSA：介绍将贝叶斯统计框架与GSA相结合的方法，可以更有效地处理模型的不确定性，并提供参数的后验分布信息。模型简化与降维：在GSA的基础上，如何利用敏感性分析结果进行模型简化，保留关键参数，去除冗余参数，以构建更高效、更易于理解的代理模型。本书的目标读者：科学家与研究人员：致力于理解复杂科学模型、量化不确定性、识别关键科学问题、以及优化实验设计的科研工作者。工程师与技术专家：在设计、分析和优化复杂工程系统时，需要准确评估参数影响、规避潜在风险的工程技术人员。决策者与风险管理者：需要在信息不完整、系统复杂的情况下做出明智决策，评估潜在风险，并进行有效资源分配的各级管理者。数据科学家与机器学习工程师：希望提升模型可解释性、理解模型输入对输出影响、以及进行模型选择和优化的专业人士。高等院校师生：对计算科学、统计学、系统工程、不确定性量化等领域感兴趣的大学生、研究生及教师。本书的特色：理论严谨，方法全面：既有扎实的理论推导，又不乏多样化的计算方法和技术介绍。实践导向，案例丰富：通过大量贴近实际的案例研究，展示GSA在不同领域的应用价值。逻辑清晰，循序渐进：从基础概念到高级主题，由浅入深，帮助读者逐步掌握GSA的核心要领。工具化与可操作性：结合当前主流的计算工具和编程语言，为读者提供实现GSA的实际操作指导。《全局敏感性分析》不仅是一本关于方法论的书，更是一种思维方式的启迪。它将引导读者超越表象，深入理解复杂系统的内在规律，从而在日益复杂和充满不确定性的世界中，做出更科学、更明智的决策。本书将成为您掌握系统性风险评估和复杂系统分析不可或缺的工具书。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的译本质量实在令人赞叹，每一个技术术语的转换都精准到位，读起来毫无晦涩感。我尤其欣赏译者在处理那些跨学科概念时的耐心与细致，让原本可能令人望而却步的复杂理论，变得清晰易懂。比如，在解析模型不确定性传播路径时，译者采用的那些本土化的比喻和类比，极大地降低了理解门槛。这不仅仅是一次简单的文字转换，更像是一次深刻的文化和知识的桥梁搭建。阅读过程中，我感觉自己不是在啃食一本硬邦邦的学术著作，而是在听一位深谙此道的专家用最流畅的语言向我娓娓道来。这种阅读体验，对于需要将理论迅速应用于实际工程问题的读者来说，简直是福音。我之前尝试过阅读其他译本，常常需要频繁对照原文，效率大打折扣，而这本则完全没有这个问题，让我得以专注于核心的分析逻辑本身。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度来看，这本书对敏感性分析方法的梳理极具条理性和层次感。它并没有满足于介绍主流方法，而是深入挖掘了各种方法的理论基础、适用边界以及它们之间微妙的相互关系。书中对“因子分离”和“交互作用”的讨论尤其精辟，作者用一种近乎手术刀般精准的笔触，剖析了如何区分和量化不同输入变量对系统输出的相对贡献。这对于那些致力于构建高可靠性复杂系统的工程师来说，提供了不可或缺的理论支撑。我特别欣赏它对“计算成本”与“结果准确性”之间权衡的讨论，这种务实的视角，避免了纯理论探讨的空泛，让读者能够清晰地知道，在资源有限的情况下，应该如何做出最优的分析策略选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格是那种典型的、不动声色的叙事，它不追求华丽的辞藻，而是依靠逻辑的严密性来构建其说服力。每一章的逻辑推进都像是精心设计的链条，上承前文，下启后文，很少出现概念上的跳跃或论证的断裂。这种稳健的论述方式，非常适合那些需要从零开始系统学习敏感性分析理论的读者。它没有急于展示那些炫酷的分析结果，而是花费大量篇幅去构建一个坚实的理论基石，确保读者理解“为什么”要这么做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。对于我这种偏好深入理解原理而非仅仅套用模板的读者而言，这种详尽的推导过程是极具价值的财富，每一次重读都能有新的领悟。

评分☆☆☆☆☆

我感受到作者在组织案例研究时的独到匠心。书中所选取的应用实例并非那种教科书式的、过于简化的模型，而是倾向于那些在现实世界中具有代表性的、带有一定“脏数据”和复杂耦合特性的系统。通过这些接近实际问题的案例，读者可以清晰地看到，当理论模型遭遇现实世界的复杂性时，各种敏感性分析工具会如何表现、它们的局限性又在哪里。尤其是对参数设定中隐含的偏见和模型选择偏差的讨论，这一点是很多其他书籍中常常被忽略的关键环节。这本书成功地将理论的优雅性与实践的粗粝感结合起来，提供了一种全面、成熟的视角，使读者在掌握分析技术的同时，也培养了批判性评估分析结果的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计体现出一种低调的专业感，拿在手里分量十足，沉甸甸的，让人对内容的严谨性油然而生一种信任。纸张的质感非常棒，墨迹清晰，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称道的是，图表和公式的呈现方式。在展示那些高维度的敏感性指标和结果可视化时，图表布局简洁明了，关键信息突出，没有多余的装饰干扰读者的视线。很多专业书籍的图表往往因为排版问题而显得拥挤不堪，但这本则显然在这方面下了大功夫，保证了视觉上的舒适度和信息传递的效率。对于需要经常查阅特定公式或案例的读者来说，清晰的字体和合理的行距，是提升阅读效率的关键要素，这本书在这方面做得无可挑剔。