IPSAL: Implementation of the module to generate the Sobol sequence and indices
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Vetor (Online) |
Texto Completo: | https://periodicos.furg.br/vetor/article/view/16439 |
Resumo: | Sensitivity and uncertainty analysis hold significant importance across a range of applications, spanning from industrial problems to climate change, financial risk assessment, as well as mathematical and computational models. These analyses involve identifying influential input parameters in models to comprehend their impact on the output. Sensitivity analysis can be performed locally, examining parameter effects at a fixed value, or globally, evaluating the model across a range of parameter values. The Sobol method stands as a robust approach for global sensitivity analysis, employing a Sobol sequence to create samples more uniformly within the input parameter space, thus enabling efficient exploration of model inputs. This paper aims to introduce a computational implementation in Scilab to generate the Sobol sequence for utilization in sensitivity analysis through the Sobol method. A test case was applied to generate Sobol sequences and discuss the obtained results. |
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IPSAL: Implementation of the module to generate the Sobol sequence and indicesIPSAL: Implementação do módulo para geração da sequência e índices de Sobolsensitivity analysissobol methodunusual operationparameter correlationcomputational modelingapplied mathematicsinverse problemanálise de sensibilidadeMétodo de Soboloperação não usualcorrelação de parâmetrosSensitivity and uncertainty analysis hold significant importance across a range of applications, spanning from industrial problems to climate change, financial risk assessment, as well as mathematical and computational models. These analyses involve identifying influential input parameters in models to comprehend their impact on the output. Sensitivity analysis can be performed locally, examining parameter effects at a fixed value, or globally, evaluating the model across a range of parameter values. The Sobol method stands as a robust approach for global sensitivity analysis, employing a Sobol sequence to create samples more uniformly within the input parameter space, thus enabling efficient exploration of model inputs. This paper aims to introduce a computational implementation in Scilab to generate the Sobol sequence for utilization in sensitivity analysis through the Sobol method. A test case was applied to generate Sobol sequences and discuss the obtained results.A análise de sensibilidade e da incerteza tem uma importância significativa numa série de aplicações, abrangendo desde problemas industriais até alterações climáticas, avaliação de riscos financeiros, bem como modelos matemáticos e computacionais. Essas análises envolvem a identificação de parâmetros de entrada influentes nos modelos para compreender seu impacto na saída. A análise de sensibilidade pode ser realizada localmente, examinando os efeitos dos parâmetros em um valor fixo, ou globalmente, avaliando o modelo em uma faixa de valores de parâmetros. O método de Sobol apresenta uma abordagem robusta para análise de sensibilidade global, empregando uma sequência de Sobol para criar amostras de forma mais uniforme dentro do espaço de parâmetros de entrada, permitindo assim a exploração eficiente das entradas do modelo. Este artigo tem como objetivo apresentar uma implementação computacional no Scilab para gerar a sequência e os índices de Sobol para utilização em análise de sensibilidade através do método Sobol. Um caso de teste foi aplicado para gerar sequências de Sobol e discutir os resultados obtidos.Universidade Federal do Rio Grande2023-12-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.furg.br/vetor/article/view/1643910.14295/vetor.v33i2.16439VETOR - Journal of Exact Sciences and Engineering; Vol. 33 No. 2 (2023); 60-69VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenharias; v. 33 n. 2 (2023); 60-692358-34520102-7352reponame:Vetor (Online)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGenghttps://periodicos.furg.br/vetor/article/view/16439/10465Copyright (c) 2023 VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenhariasinfo:eu-repo/semantics/openAccessAlves Borges, Luiz Felipe Freitas Ferreira, FabioGonçalves, Fábio Espósito Junior, Antônio da Silva Oliveira, Aline Fernanda Rambaldi Telles, Wagner 2023-12-23T15:36:30Zoai:ojs.periodicos.furg.br:article/16439Revistahttps://periodicos.furg.br/vetorPUBhttps://periodicos.furg.br/vetor/oaigmplatt@furg.br2358-34520102-7352opendoar:2023-12-23T15:36:30Vetor (Online) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false |
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Sensitivity and uncertainty analysis hold significant importance across a range of applications, spanning from industrial problems to climate change, financial risk assessment, as well as mathematical and computational models. These analyses involve identifying influential input parameters in models to comprehend their impact on the output. Sensitivity analysis can be performed locally, examining parameter effects at a fixed value, or globally, evaluating the model across a range of parameter values. The Sobol method stands as a robust approach for global sensitivity analysis, employing a Sobol sequence to create samples more uniformly within the input parameter space, thus enabling efficient exploration of model inputs. This paper aims to introduce a computational implementation in Scilab to generate the Sobol sequence for utilization in sensitivity analysis through the Sobol method. A test case was applied to generate Sobol sequences and discuss the obtained results. |
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