格雷斯

GRESS,Fortran程序灵敏度分析的预处理器。灵敏度和不确定度分析是计算机仿真模型评估的必要组成部分。重要模型参数的识别对于确定特定的数据需求是有价值的,并且是彻底评估参数不确定性的第一步。本报告描述了使用计算机微积分进行综合灵敏度分析的自动化程序。该过程使用一个名为GRESS的自动化系统,该系统利用预编译器通过添加求导功能来增强Fortran计算机代码。从增强模型的一次运行中,GRESS计算所有输入数据的标准化灵敏度和所选结果的导数。GRESS通过将导数乘以相关的输入参数值并除以相关的输出值来计算归一化灵敏度。敏感度可以在增强代码执行期间报告或使用。基准测试结果表明,一个自动化的程序可以廉价有效地对现有的计算机模型进行全面的灵敏度分析。


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