灵敏度分析领域--多种编程语言工具箱总结

优点：
1.2.0版本后，是完全开源的工具箱。（之前下载的版本是不能运行的，会提醒报错：许可证已过期）
在UQLab官网可以直接注册下载。（会出现注册的时候验证码不停刷新的情况，直接使用谷歌账号登录就可以）
苏黎世联邦理工学院还搞了个UQWorld论坛，在上面可以提问工具箱使用的问题，基本都有热心网友回复；

2.功能很丰富。现有的灵敏度分析方法（包括相关变量的情况，多输出情况等）、PCE、Kriging、PCK、Nataf、Rosenblatt、Copula等都有，也有挺多常用的测试函数；

3.有详细的使用手册，包括理论基础和参数设置说明等，很方便；

缺点：
大概是···封装的太好，底层代码写的过于详细，读起来那个费劲啊···

是Razavi（2016）等学者提出基于变异函数灵敏度分析法和渐进拉丁超立方编写的配套工具箱。
优点：
1.代码逻辑清晰，便于阅读；
2.包括了一个实际案例水文模型；
缺点：
只包括最基础的Morris、Sobol（只能算一阶和总阶）和VARS；

有不少相关博文可参考：
1.基于python_Salib库的模型敏感度分析及置信区间划分
2.在python中以垂直方式输出_Python中的模型敏感度分析(使用Salib)
等等···自行搜索

1. SimLab
2. MCAT
3. R-Sensitivity package
4. …

可参考的文献：
Certain trends in uncertainty and sensitivity analysis: An overview of software tools and techniques
VARS-TOOL: A toolbox for comprehensive, efficient, and robust sensitivity
and uncertainty analysis
UQLab: A Framework for Uncertainty Quantification in Matlab