不同运动对糖耐量减低者肱动脉内皮功能与胰岛素敏感性的影响（2012年）

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

SQL查询中的大小写敏感性 在SQL Server环境中，了解如何处理字符串中的大小写敏感性至关重要。 SQL Server中的大小写敏感性 SQL Server默认对标识符（如表名、列名）是大小写不敏感的，但对字符串值（如WHERE子句中的搜索条件）则可能是大小写敏感的。这由数据库的排序规则（Collation）决定。 排序规则与大小写敏感性 排序规则定义：定义字符数据的比较与排序方式。 常见排序规则类型： SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS：不区分大小写。 Chinese_PRC_CS_AI：区分大小写。 使用COLLATE关键字 可通过COLLATE关键

在MySQL中，数据库名、表名和别名的大小写敏感性取决于操作系统的文件系统。在Windows系统中，大小写不敏感；而在Linux系统中，则区分大小写。 为了避免大小写敏感性问题，建议在创建数据库、表和别名时统一使用小写字母，并在SQL语句中也使用小写字母引用它们。 您可以通过修改 lower_case_table_names 系统变量来控制表名的大小写敏感性。 lower_case_table_names=0：区分大小写（默认值） lower_case_table_names=1：不区分大小写 lower_case_table_names=2：创建表时使用小写，但查询时区分大小写 需要注意

蒙特卡洛敏感性的 MATLAB 实现方式，MCsensitivity是个还挺实用的资源。直接上手一个叫MCSensitivity.m的主程序，流程写得清楚，模拟、、可视化一步到位。适合需要搞清楚参数对模型影响的场景，比如金融模型、工程仿真那种，比较常见。嗯，尤其你手头正好在用 MATLAB 建模，拿来改一改就能用。

这个代码资源挺适合做**葡萄糖/胰岛素建模**的，是对那些对生理学建模有兴趣的朋友。它的设计基于 Sturgis 等人的模拟，涵盖了多营养方案，支持个人和人群数据。你可以通过这个代码调试不同的参数，观察生理变化，甚至运行在**BEOWULF 集群**上哦。多版本支持不同环境，使用起来蛮灵活的。如果你有类似的建模需求，这个资源应该能帮你省不少力。

MATLAB开发 - 提高敏感性和腐蚀性的方法。莫里斯方法在降低因素低估风险中的应用。

在本项目中，我们使用欧拉法和龙格库塔算法求解洛伦兹模型，展示其对初始条件的极度敏感性。洛伦兹模型是经典的混沌系统，任何微小的初始条件变化都会显著影响结果，体现出所谓的蝴蝶效应。我们在Matlab或Octave环境中进行模拟，通过改变初始条件，最终生成了蝴蝶图。 项目流程 使用欧拉法对洛伦兹系统进行初步求解，得到基础解。 应用更精确的龙格库塔算法，观察模型对初始条件的敏感变化。 对比不同算法下的数值结果，分析稳定性和准确性。 生成最终的蝴蝶图，可视化初始条件对系统的影响。 结果 蝴蝶图展示了微小变化如何导致巨大差异。这种敏感性模拟了现实中系统对细微扰动的放大效应，是混沌系统的典型特征。

这份Python和Matlab代码计算基于方差的Sobol指数，是流行的特征选择和降维算法的一部分。

SAFE工具箱提供了一套函数集，专门用于执行全局敏感性分析。它支持多种方法，包括基本效应测试、区域敏感性分析、基于方差（Sobol'）的敏感性分析和PAWN方法。最初，SAFE是为Matlab和Octave环境开发的（Pianosi等人，2015年），后来也扩展到R和Python中。该工具箱通过这些方法帮助研究人员评估模型输入参数对输出的影响。