8.1.png Příklad 5.5: Uvažujme model tvaru: kde X[1], X[2], X[3] jsou všechny náhodné veličiny s rovnoměrným rozdělením pravděpodobnosti na intervalu (−π, π). Proveďme globální analýzu citlivosti. 8.2.png Řešení: Nejprve určíme střední hodnotu a rozptyl řešení Y. To provedeme výpočtem pomocí systému Maple, viz zdrojový kód Maple na konci. Obdržíme tak: Ilustr04.png Pravděpodobnostní rozdělení veličiny Y můžeme odhadnout vygenerováním realizací pro X[1], X[2], X[3], následným vyhodnocením a zobrazením histogramu (v Maple příkazem Histogram). Histogram získaný v systému Maple pro M = 10^5^ vyhodnocení modelové rovnice je uveden na obrázku 5.1. Obr. 5.1 Histogram vygenerovaných řešení pro model příkladu 5.5. 10 Podle vztahu (5.8) vypočítáme hodnoty vlivů prvního řádu jednotlivých parametrů X[i] na řešení Y (pro i = 1, 2, 3): 9.1.png,10 Následně určíme podle vztahu (5.9) 9.2.png indexy globální citlivosti pro parametry X[1], X[2], X[3]: V tomto jednoduchém příkladu bylo možné získat indexy globální citlivosti analyticky zavedenými vztahy. Pro názornost vypočítejme nyní indexy globální citlivosti pomocí Soboľovy metody. 9.3.png Nejprve musíme vygenerovat dvě skupiny realizací parametrů X[1], X[2], X[3]. Nechť každá skupina obsahuje M = 10^5 realizací pro každý z parametrů. Zvolíme jednu ze skupin, spočteme M vyhodnocení modelu Y (pro jednotlivé realizace parametrů X[1], X[2, ]X[3]) a určíme jejich průměr (tj. střední hodnotu) a rozptyl. Obdržíme[1]: 12 Nyní přistoupíme k výpočtu odhadů vlivů jednotlivých parametrů definovaných vztahem (5.16) až (5.18). 9.4.png Pro výpočet vlivu V[1] parametru X[1] vypočteme dalších M vyhodnocení modelu Y, a to tak, že budeme brát realizace parametru X[1] z první skupiny (té dříve zvolené) a realizace parametrů X[2], X[3] z druhé skupiny na začátku vygenerovaných realizací. Zcela analogicky vypočteme jiných M vyhodnocení modelu Y jak pro určení vlivu V[2] parametru X[2], tak pro určení vlivu V[3] parametru X[3]. Získáme níže uvedené hodnoty: 9.5.png Po výpočtu vlivů V[1], V[2], V[3] můžeme přistoupit k výpočtu indexů globální citlivosti prvního řádu podle vztahu (5.9): 10.1.png 13 Jestliže aplikujeme korekční člen (5.21), jehož hodnota je přibližně −0,0571. Homma a Saltelli (viz [24]) doporučují korekční člen (5.21) aplikovat bez absolutní hodnoty[2]^ na jednotlivé rozptyly 13 (pro i[1],…,i[s] ∈ {1,2,3}, i[1 ]< … < i[s]) tak, že od rozptylů prvního řádu (V[i]) se korekční člen odečte. Pak obdržíme: 9.4.png Základní zdrojový kód pro výpočet výše uvedených hodnot v Maple: Výpočet indexů globální citlivosti pomocí systému Maple M := 10^5: with(Statistics): X[1] := RandomVariable(Uniform(-Pi, Pi)): X[2] := RandomVariable(Uniform(-Pi, Pi)): X[3] := RandomVariable(Uniform(-Pi, Pi)): X1s := Sample(X[1], M): # M realizaci veliciny X[1] X2s := Sample(X[2], M): # M realizaci veliciny X[2] X3s := Sample(X[3], M): # M realizaci veliciny X[3] Ys := sin~(X1s) + 7*(sin~(X2s))^~2 + ((1/10)*X3s^~4)*(sin~(X1s)): f[0] := Mean(Ys): # odhad stredni hodnoty V[0] := Variance(Ys): # odhad rozptylu X1s2 := Sample(X[1], M): # "druha skupina" M realizaci veliciny X[1] X2s2 := Sample(X[2], M): # "druha skupina" M realizaci veliciny X[2] X3s2 := Sample(X[3], M): # "druha skupina" M realizaci veliciny X[3] Ys2 := Vector(M): # citlivost parametru X[1] Ys2 := sin~(X1s) + 7*(sin~(X2s2))^~2 + ((1/10)*X3s2^~4)*~(sin~(X1s)): V[1] := Mean(Ys*~Ys2)-f[0]^2; S[1] = V[1]/V[0]; # citlivost parametru X[2] Ys3 := sin~(X1s2) + 7*(sin~(X2s))^~2 + ((1/10)*X3s2^~4)*~(sin~(X1s2)): V[2] := Mean(Ys*~Ys3)-f[0]^2; S[2] = V[2]/V[0]; # citlivost parametru X[3] Ys4 := sin~(X1s2) + 7*(sin~(X2s2))^~2 + ((1/10)*X3s^~4)*~(sin~(X1s2)): V[3] := Mean(Ys*~Ys4)-f[0]^2; S[3] = V[3]/V[0]; # korekcni clen Ysk := sin~(X1s2) + 7*(sin~(X2s2))^~2 + ((1/10)*X3s2^~4)*~(sin~(X1s2)): V[k] := Mean(Ys*~Ysk)-f[0]^2; ________________________________ [1] V závorce je uvedená pro porovnání zaokrouhlená hodnota přesné hodnoty V(Y). [2] Absolutní hodnota byla přidána, aby příslušná věta měla správný matematický význam. Znaménko členu v absolutní hodnotě je však podstatné!