灵敏度函数

灵敏度

灵敏度函数是描述了系统输出对输入或系统参数变化的响应程度,一般来说定义为:
S=dY(s)/Y(s)dX(s)/X(s)(1)S=\frac{dY(s)/Y(s)}{dX(s)/X(s)}\tag{1}S=dX(s)/X(s)dY(s)/Y(s)(1)其中,Y(s)Y(s)Y(s)是系统输出,X(s)X(s)X(s)是系统参数。
控制系统一般架构图

开环系统灵敏度

对于开环系统,只存在前向路径,没有反馈回路。则系统的传递函数可表示为:
G(s)=Y(s)R(s)G(s)=\frac{Y(s)}{R(s)}G(s)=R(s)Y(s)根据灵敏度公式(1),开环系统灵敏度为:S(s)=dY(s)/Y(s)dG(s)/G(s)=1S(s)=\frac{dY(s)/Y(s)}{dG(s)/G(s)}=1S(s)=dG(s)/G(s)dY(s)/Y(s)=1可以看出开环控制系统对于摄动的作用毫无抑制能力,任何摄动产生的结果会完全影响到系统的输出。

闭环系统灵敏度

众所周知,闭环系统传递函数为
T(s)=G(s)1+G(s)H(s)=G(s)(1+G(s)H(s))−1T(s)=\frac{G(s)}{1+G(s)H(s)}=G(s)(1+G(s)H(s))^{-1}T(s)=1+G(s)H(s)G(s)=G(s)(1+G(s)H(s))1ΔT=ΔG(1+G(s)H(s))2\Delta T=\frac{\Delta G}{(1+G(s)H(s))^2}ΔT=(1+G(s)H(s))2ΔG代入(1)得S=ΔT/TΔG/G=11+G(s)H(s)S=\frac{\Delta T/T}{\Delta G/G}=\frac{1}{1+G(s)H(s)}S=ΔG/GΔT/T=1+G(s)H(s)1

未完待续…

### 过程灵敏度函数的定义 过程灵敏度函数描述了一个系统的输出如何随着输入参数的变化而变化。它通常用于量化系统对某些特定参数扰动的敏感程度。这种概念广泛应用于工程领域中的优化、控制以及不确定性分析中[^1]。 具体来说,在投资行业中,过程灵敏度函数可以用来衡量不同资产配置比例下的总投资回报率随市场波动或其他经济因素的影响情况。例如,Python 实现的投资组合灵敏度分析可以通过目标函数的形式表达出来,并借助数值优化工具来寻找最优解集及其对应的收益表现。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize def total_profit(x, prices, quantities): return -np.sum(prices * quantities * x) n_assets = 5 prices = np.random.rand(n_assets) * 100 quantities = np.random.randint(1, 10, size=n_assets) bounds = [(0, None)] * n_assets constraints = {'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1} initial_guess = np.ones(n_assets) / n_assets result = minimize(lambda x: total_profit(x, prices, quantities), initial_guess, bounds=bounds, constraints=constraints) print("Optimal investment distribution:", result.x) print("Maximum profit:", -result.fun) ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的投资组合优化问题,并通过 `scipy` 的最小化功能找到最佳分配方案以最大化利润的同时考虑资源限制条件。 ### 计算方法 对于复杂物理现象或者大规模数据建模而言,直接解析导数可能难以获得;此时可采用有限差分近似法估计梯度向量作为替代手段之一: \[ f'(x_i)\approx \frac{f(x+\Delta h)-f(x)}{\Delta h} \] 其中 \(h\) 是一个小增量值。这种方法虽然简单易行但存在精度损失风险尤其是当步长选取不合适时可能导致较大误差累积效应发生。因此更精确高效的自动化微分技术逐渐成为主流选择比如 TensorFlow 或 PyTorch 提供的支持自动求导机制能够显著简化此类任务处理流程[^2]. 另外还有基于随机抽样的蒙特卡罗积分方式可用于估算高维空间上的期望响应特性曲线形状从而间接反映各维度间相互作用关系强度大小差异状况等等[^3]. ### 应用场景 - **金融行业**: 如前所述,通过对多种资产类别权重重新分配策略的研究可以帮助投资者更好地理解潜在风险敞口水平进而制定更加稳健合理的长期财富管理计划。 - **机械设计与制造**: 利用拓扑灵敏度信息指导新型轻量化零部件开发过程中兼顾力学性能要求同时降低原材料消耗成本效益双收的效果十分明显. - **通信网络规划**: 当前第五代移动通讯标准下基站布局合理性评判指标体系里包含了大量关于链路质量稳定性方面的考量要素均涉及到相应传播路径损耗预测模型建立工作当中去以便于后续实际部署阶段做出科学决策依据支持. #### 注意事项: 尽管上述提到的各种技术和方法各有千秋适用于不同的应用场景之中但是它们共同面临的一个挑战是如何平衡计算效率和准确性之间的矛盾这一点往往需要根据具体情况灵活调整选用最合适的解决方案才能达到预期目的.
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