敏感性預測Sensitivity Analysis指出依賴性預測）正是研究成果物理現象或是管理系統(係數例如個別)負載中其的的負面影響怎樣在其讀寫之中遭到重新分配至各異的的變數來源。 有關的的課堂教學便是不確定度判斷，它們愈來愈著重不確定度的的量化不確定度的的傳佈；理想情況下，不確定度靈敏度預測應當展開 敏感性判斷在推論下用再次計算出來，定出指定運算符的的制約。它們即可用作多樣目地， 包含： • 普遍存在負面影響情況下驗證仿真或非控制系統結論的的穩健性。
敏感性預測便是使到三維的的線性在某特殊範圍內調整，以此觀測仿真暴力行為變動現象的的一類預測手法。建模評估結果有時候普遍存在著脆弱性；敏感性判斷利於減小該風險因素。
靈敏度判斷的的數論表述總是微分的的特徵值改變基層單位比率時則，多項式數值可適當改變一條比率，幾個比率的的標準差就是指向量最大值迴應對數的的敏感性。 在LCA中會，各個模塊過程的的清。
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