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不确定性量化更新
COMSOL Multiphysics®6.1 版本为“不确定性量化模块”的用户带来了使用实验数据来校准输入不确定性的能力，并添加了新的方法用于指定输入参数。请阅读以下内容，进一步了解这些更新。
逆不确定性量化
您现在可以使用实验数据来校准输入参数的未知概率分布。新的逆不确定性量化研究类型用于计算输入参数（根据实验数据和校准参数的先验知识最能反映其分布的校准参数）的后验分布。马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法用于通过构造马尔可夫链（其平稳分布为后验分布）来推断校准参数的后验分布。这种研究类型向后传播实验数据，以获得校准参数知识。为了获取关注量的相关知识，您可以将此研究类型与现有的不确定性传播研究类型进行比较，后者会向前传播已知参数的分布。
使用 MCMC 样本生成的联合概率分布和边际分布图。绘图中的校准参数是复合材料层合板上铺层顺序层的纤维方向，与指定加载条件下所需的应力相匹配。
输入参数的附加方案
您现在可以使用新的方法指定输入参数、用于基于代理模型的蒙特卡罗分析的参数，以及用于代理模型验证的参数。这些参数可以从解析分布、结果表中的数据列或指定的值中取值。