【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用（含无目标函数，考虑代理模型）版本更新：2023/8/10增加视频教程。基于matlab的sobol全局敏感性方法应用，无目标函数2023/8/5：1.因BP作为代理模型不稳定，经过测试，libsvm比rf/bp效果稳定且精度较高。故用libsvm替换原来的bp，并增加选择libsvm的原因。2.增加用libsvm作为代理模型的sobol敏感结果对比分析及验证内容。3.增加遍历来筛选sobol样本数量，进行结果比对。4.单独以sobol作为一章。因为内容比较多，为了便于观看，后期会更新其他的全局敏感性分析方

【MATLAB第79期】基于MATLAB的数据抽样合集（sobol、LHS拉丁超立方抽样、Halton、正交/均匀设计、随机rand函数）一、传统函数1.指定区间随机生成数据（小数）[ab]区间随机数生成:A=a+(b-a)rand(m,n)m：待生成矩阵A的行数n:待生成矩阵A的列数示例：生成-5到5之间的随机数%生成随机数在[-55]范围内的2×2矩阵a=-5;b=5;A=a+(b-a)*rand(2,2)A=1.272.94-4.222.692.指定区间随机生成数据（整数）randi-整数均匀随机分布A=randi([-5,5],2,2)%-5到5均匀分布的2x2随机矩阵A=-2.003

我想在基于SciPy的模拟中使用准随机序列，特别是Sobol。对现有的高效软件包有何建议？ 最佳答案 是thisproject有什么用如果没有，relevantWikipediaarticle在NAG和NumericalRecipes中提到了C和Fortran例程，用Python包装或重新实现它们应该不难。GSL中也有C例程. 关于python-Python/SciPy中低差异(例如Sobol)准随机序列的建议？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：