全局敏感性分析（清華匯智譯叢） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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

圖書標籤:

敏感性分析
不確定性分析
風險分析
數學建模
統計建模
係統分析
工程應用
清華大學齣版社
匯智譯叢
科學計算

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到靜思書屋

book.idnshop.cc

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302485551

版次：1

商品編碼：12346384

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：254

字數：292000

具體描述

內容簡介

本書給齣關於該學科全麵的方法介紹，讓讀者可以學習並實踐全局敏感性分析，而不需要再查閱其他書籍。首先，介紹瞭構建敏感性分析框架的方法，如何解釋結果，從而避免某些缺陷。其次，利用富有特色的大量習題和答案進一步闡明敏感性分析的應用。本書適閤來自不同領域的研究生或者科研人員閱讀，例如統計學、數學、工程、物理、化學、環境科學、生物、毒物學、保險科學和計量經濟學等，也同樣對從事風險分析，定價和對衝金融分析的工程師們有重要的價值。

精彩書摘

1��1模型與敏感性分析

什麼是模型?敏感性分析考慮什麼樣的模型輸入?在建模過程中,不確定性分析和敏感性分析起到什麼作用?它們的作用在於,幫助我們瞭解不確定性在模型內部傳播的主要途徑,以及評估其對模型質量的影響。

1��1��1定義

敏感性分析可定義為研究模型輸齣的不確定性(數值的或者其他類型的)，如何能夠追根溯源到模型輸入的不確定性（Saltelli et al��,2004）。與敏感性分析相關的是“不確定性分析”，不確定性分析量化評估模型的輸齣。理想情況下，不確定性分析和敏感性分析應該先後成對進行。

在這種定義下，首先要明確的概念是：什麼是“模型”，什麼是“輸入”，什麼是“輸齣”。這些概念將貫穿本書的始終。

1��1��2模型

圖1��1所示的建模框圖能幫助我們瞭解敏感性分析在整個科學過程中的作用。該圖引用自生物學傢Robert Rosen （1991）（也可見文獻Saltelli et al�保�2000，pp��3��4）。在Rosen的框圖左邊，是整個“現實世界”，是研究的主體係統。我們有理由相信，這個係統不管是自然的還是人工的，或是被某種規則所驅使運轉的，而這種規則，我們可以揭示並為我們所用。因此，我們製定或者假想齣模型的一套結

圖1��1Rosen模型（1991）

構（圖中右邊所示）。例如，一種假設的世界上某一物種的生長機製可以在模型中翻譯為差分方程。當這一物種以其自己係統規則（也是我們緻力於弄明白的規則）持續生長，最後安靜地在世界上消失，這一過程可以在差分方程裏麵用數學算法來解得。Rosen的直覺假設是，當自然界的物種遵循某種“規則”時，差分方程也是有“規則”的，不管是形式上的，還是數學上的。沒有哪種“規則”可以決定自然界的這種假設的規則以什麼方式影射到模型中的這種“規則”。在Rosen的言論中，當現實世界和模型各自內部相關，模型對現實世界的描述作用是有限的。這種悖論形成的原因是：模型能捕捉到的現實世界是被主觀加工過的封閉的內部相互關聯的個體，而不是開放的

當一個模型的作用在於學習一個係統的不可觀測部分時，這種現象尤甚。。這也是當考察的現實世界是自然係統的一部分時Rosen的觀點。然而，經驗告訴我們，即使現實世界是一個嚴格定義的封閉係統，如人工係統，一個人工元器件或者一個機械裝置，不同的建模者會有不同的係統描述，這些模型的輸齣會與相同的觀測結果相吻閤，但是其結構卻不盡相同。

前言/序言

在建模領域很容易找到海量的學術文章，以及針對一個特彆領域的指導叢書，或者數字模擬的手冊，但是卻很難找到適閤所有建模者的廣泛意義上的建模手冊。不同學科的建模學術圈對於建模理論的發展在很大程度上是相對獨立的。這是不是錶明，正如認知論學傢所說的那樣，建模不是一門科學，而是一種工具？換句話說，是不是因為幾乎不太可能定義一套標準去把自然或者人造係統解碼成一套稱之為“模型”的數學規則？��

如果建模工作真的具有這樣不可同化性而缺乏係統性，也許對於模型的敏感性分析給齣一套好的通用的實踐方法顯得有點太過野心勃勃。進一步講，如果翻翻現有的文獻，在很多場閤，“敏感性”一詞隻被理解為一個特定的輸齣變量對於一個特定的輸入變量的微商 (經濟學裏麵所講的“彈性”) 。這一點也不奇怪，作為當代的科研工作者（如本書的作者），也許在微積分方麵接受瞭相當的訓練，但是在用濛特卡羅方法上麵卻很欠缺，也許研究瞭很多雅可比矩陣、海森矩陣，卻沒有好好研究一下俄羅斯輪盤。少數敏感性分析的實踐者(大部分來自統計、風險分析、可信度分析) 都在積極地用本書所描述的“重要性測量”方法。這些方法都基於這樣一種原則：輸入因素對於輸齣的影響是以參考整個輸入空間的變化為標準而不是輸入空間的某一點。這些方法也漸漸在很多領域的建模原則當中廣泛應用(例如，美國的環境保護組織EPA，2001)。本書的目的在於給學生提供一本簡單易懂的手冊來實踐敏感性分析，闡明敏感性分析如何有助於建立一個更具魯棒性、更簡潔的模型，以及怎樣讓模型在麵對科學的或者技術的拷問時更加經得起推敲。

《全局敏感性分析：一種係統性風險評估的強大工具》內容概述：本書《全局敏感性分析》並非一部簡單的科普讀物，而是一部深入探討係統性風險評估及其量化工具的學術專著。它聚焦於一個至關重要但常被忽視的領域——全局敏感性分析（Global Sensitivity Analysis，簡稱GSA），旨在為讀者提供一套嚴謹的理論框架、行之有效的方法論以及可操作的實踐指南。本書的核心目標是揭示復雜係統內部各輸入參數對係統整體輸齣結果的“全局”影響程度，從而幫助決策者、研究人員和工程師更深刻地理解係統的內在運作機製，準確識彆關鍵影響因素，並為風險管理、模型優化和資源分配提供科學依據。本書的獨特價值與貢獻：在科學研究和工程實踐中，我們經常麵臨著由眾多相互關聯的因素構成的復雜係統。這些係統可能涵蓋氣候模型、經濟預測、生物工程、金融市場、藥物研發，甚至是社會動力學等廣泛領域。然而，這些係統的行為往往是非綫性的、耦閤的，並且受到大量輸入參數的製約。在這樣的背景下，僅僅關注單一參數對輸齣的影響（即局部敏感性分析）是遠遠不夠的。局部敏感性分析往往假設其他參數保持不變，這種簡化在許多情況下會掩蓋掉參數之間復雜的交互作用，導緻對係統行為的誤判。《全局敏感性分析》正是為瞭解決這一挑戰而生。本書強調，真正的理解需要考察所有參數在各自可能取值範圍內變化時，對係統輸齣的整體影響。這包括瞭參數之間的“高階交互作用”，即多個參數協同作用對係統輸齣造成的非纍加效應。本書係統地介紹瞭如何通過一係列數學和統計學工具，在多維參數空間中對係統的輸齣進行全麵、客觀的評估，從而辨識齣那些對係統輸齣具有顯著影響的關鍵參數，以及那些影響微乎其微的“冗餘”參數。本書的主要內容模塊： 1. 理論基礎與方法論：局部敏感性分析的局限性：本章將深入剖析局部敏感性分析（如全微分法）在處理復雜、非綫性係統時的固有不足，闡述為何需要一種更全麵的視角。全局敏感性分析的定義與目標：清晰界定全局敏感性分析的概念，明確其在理解係統不確定性、量化參數影響、識彆關鍵驅動因素等方麵的核心目標。 Sobol指數體係：本書將重點介紹Sobol指數作為衡量全局敏感性的一種強大而成熟的度量方法。Sobol指數能夠將模型輸齣的總方差分解為各個輸入參數（以及參數組閤）的獨立貢獻和交互作用貢獻。我們將詳細講解第一類Sobol指數（衡量單個參數的主效應）和總Sobol指數（衡量單個參數及其與所有其他參數的交互作用的總效應），以及如何通過它們來全麵理解參數的重要性。其他GSA方法簡介：除瞭Sobol指數，本書還將介紹其他一些具有代錶性的GSA方法，例如Morris方法（一種基於拉丁超立方采樣和隨機化方法的粗略篩分方法）、密度比估計法等，並討論它們各自的優缺點、適用場景以及與Sobol指數的互補性。 2. 計算方法與技術：采樣策略： GSA的計算往往需要大量的模型運行。本書將詳細介紹各種高效的采樣策略，包括拉丁超立方采樣（LHS）、準濛特卡洛序列（如Sobol序列）等，以最大化參數空間覆蓋效率，減少計算資源消耗。模型代理（Surrogate Models）：對於計算成本極高的復雜模型，直接進行GSA計算是不可行的。本書將介紹如何構建模型代理，例如多項式混沌展開（PCE）、高斯過程（GP）迴歸等，以捕捉復雜模型的行為，從而在其上進行高效的GSA計算。數值算法實現：本書將提供一套關於如何利用現有軟件工具（如Python、R、MATLAB等編程語言中的相關庫）實現GSA計算的指導。同時，也會探討一些高效的數值算法，以加速Sobol指數的計算，例如基於MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）的方法、快速傅裏葉變換（FFT）加速技術等。 3. 案例研究與應用實踐：環境科學：例如，如何利用GSA分析氣候變化模型中不同驅動因素（如溫室氣體排放、太陽輻射變化、土地利用變化）對全球平均溫度上升的敏感性。工程設計與優化：例如，在航空航天、汽車製造等領域，如何識彆設計參數（如材料屬性、結構尺寸、載荷條件）對産品性能（如強度、效率、可靠性）的影響，從而指導優化設計。金融風險管理：例如，在評估金融衍生品定價模型時，如何分析不同市場變量（如利率、匯率、股票價格）的波動對模型輸齣（如期權價格、風險價值）的敏感性。生物醫學研究：例如，在藥物動力學/動力學（PK/PD）模型中，如何分析藥物劑量、患者生理參數等因素對藥物療效和毒性的影響。其他交叉領域應用：涵蓋能源係統、社會科學、機器學習模型可解釋性等更廣泛的應用場景。這些案例研究將不僅僅是理論的展示，更會深入剖析研究問題、模型構建、GSA方法選擇、結果解讀以及如何將GSA的洞察轉化為實際決策的整個過程。 4. 高級主題與前沿發展：時間序列GSA：探討如何將GSA方法應用於具有時間依賴性的係統，分析參數隨時間變化的敏感性。機器學習模型GSA：針對復雜的機器學習模型（如深度神經網絡），介紹如何評估模型輸入特徵對預測結果的影響，以增強模型的可解釋性和魯棒性。貝葉斯GSA：介紹將貝葉斯統計框架與GSA相結閤的方法，可以更有效地處理模型的不確定性，並提供參數的後驗分布信息。模型簡化與降維：在GSA的基礎上，如何利用敏感性分析結果進行模型簡化，保留關鍵參數，去除冗餘參數，以構建更高效、更易於理解的代理模型。本書的目標讀者：科學傢與研究人員：緻力於理解復雜科學模型、量化不確定性、識彆關鍵科學問題、以及優化實驗設計的科研工作者。工程師與技術專傢：在設計、分析和優化復雜工程係統時，需要準確評估參數影響、規避潛在風險的工程技術人員。決策者與風險管理者：需要在信息不完整、係統復雜的情況下做齣明智決策，評估潛在風險，並進行有效資源分配的各級管理者。數據科學傢與機器學習工程師：希望提升模型可解釋性、理解模型輸入對輸齣影響、以及進行模型選擇和優化的專業人士。高等院校師生：對計算科學、統計學、係統工程、不確定性量化等領域感興趣的大學生、研究生及教師。本書的特色：理論嚴謹，方法全麵：既有紮實的理論推導，又不乏多樣化的計算方法和技術介紹。實踐導嚮，案例豐富：通過大量貼近實際的案例研究，展示GSA在不同領域的應用價值。邏輯清晰，循序漸進：從基礎概念到高級主題，由淺入深，幫助讀者逐步掌握GSA的核心要領。工具化與可操作性：結閤當前主流的計算工具和編程語言，為讀者提供實現GSA的實際操作指導。《全局敏感性分析》不僅是一本關於方法論的書，更是一種思維方式的啓迪。它將引導讀者超越錶象，深入理解復雜係統的內在規律，從而在日益復雜和充滿不確定性的世界中，做齣更科學、更明智的決策。本書將成為您掌握係統性風險評估和復雜係統分析不可或缺的工具書。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的譯本質量實在令人贊嘆，每一個技術術語的轉換都精準到位，讀起來毫無晦澀感。我尤其欣賞譯者在處理那些跨學科概念時的耐心與細緻，讓原本可能令人望而卻步的復雜理論，變得清晰易懂。比如，在解析模型不確定性傳播路徑時，譯者采用的那些本土化的比喻和類比，極大地降低瞭理解門檻。這不僅僅是一次簡單的文字轉換，更像是一次深刻的文化和知識的橋梁搭建。閱讀過程中，我感覺自己不是在啃食一本硬邦邦的學術著作，而是在聽一位深諳此道的專傢用最流暢的語言嚮我娓娓道來。這種閱讀體驗，對於需要將理論迅速應用於實際工程問題的讀者來說，簡直是福音。我之前嘗試過閱讀其他譯本，常常需要頻繁對照原文，效率大打摺扣，而這本則完全沒有這個問題，讓我得以專注於核心的分析邏輯本身。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計體現齣一種低調的專業感，拿在手裏分量十足，沉甸甸的，讓人對內容的嚴謹性油然而生一種信任。紙張的質感非常棒，墨跡清晰，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更值得稱道的是，圖錶和公式的呈現方式。在展示那些高維度的敏感性指標和結果可視化時，圖錶布局簡潔明瞭，關鍵信息突齣，沒有多餘的裝飾乾擾讀者的視綫。很多專業書籍的圖錶往往因為排版問題而顯得擁擠不堪，但這本則顯然在這方麵下瞭大功夫，保證瞭視覺上的舒適度和信息傳遞的效率。對於需要經常查閱特定公式或案例的讀者來說，清晰的字體和閤理的行距，是提升閱讀效率的關鍵要素，這本書在這方麵做得無可挑剔。

評分☆☆☆☆☆

我感受到作者在組織案例研究時的獨到匠心。書中所選取的應用實例並非那種教科書式的、過於簡化的模型，而是傾嚮於那些在現實世界中具有代錶性的、帶有一定“髒數據”和復雜耦閤特性的係統。通過這些接近實際問題的案例，讀者可以清晰地看到，當理論模型遭遇現實世界的復雜性時，各種敏感性分析工具會如何錶現、它們的局限性又在哪裏。尤其是對參數設定中隱含的偏見和模型選擇偏差的討論，這一點是很多其他書籍中常常被忽略的關鍵環節。這本書成功地將理論的優雅性與實踐的粗糲感結閤起來，提供瞭一種全麵、成熟的視角，使讀者在掌握分析技術的同時，也培養瞭批判性評估分析結果的能力。

評分☆☆☆☆☆

從內容深度來看，這本書對敏感性分析方法的梳理極具條理性和層次感。它並沒有滿足於介紹主流方法，而是深入挖掘瞭各種方法的理論基礎、適用邊界以及它們之間微妙的相互關係。書中對“因子分離”和“交互作用”的討論尤其精闢，作者用一種近乎手術刀般精準的筆觸，剖析瞭如何區分和量化不同輸入變量對係統輸齣的相對貢獻。這對於那些緻力於構建高可靠性復雜係統的工程師來說，提供瞭不可或缺的理論支撐。我特彆欣賞它對“計算成本”與“結果準確性”之間權衡的討論，這種務實的視角，避免瞭純理論探討的空泛，讓讀者能夠清晰地知道，在資源有限的情況下，應該如何做齣最優的分析策略選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格是那種典型的、不動聲色的敘事，它不追求華麗的辭藻，而是依靠邏輯的嚴密性來構建其說服力。每一章的邏輯推進都像是精心設計的鏈條，上承前文，下啓後文，很少齣現概念上的跳躍或論證的斷裂。這種穩健的論述方式，非常適閤那些需要從零開始係統學習敏感性分析理論的讀者。它沒有急於展示那些炫酷的分析結果，而是花費大量篇幅去構建一個堅實的理論基石，確保讀者理解“為什麼”要這麼做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。對於我這種偏好深入理解原理而非僅僅套用模闆的讀者而言，這種詳盡的推導過程是極具價值的財富，每一次重讀都能有新的領悟。