蝙蝠侠代表用于建模和不确定性量化的贝叶斯分析工具.它是一个在开源CECILL-B许可(MIT/BSD兼容)下分发的Python模块.蝙蝠侠可以无缝地进行统计分析(灵敏度分析,不确定性量化,矩),基于非侵入性集成实验使用任何计算机解决方案.它依赖于专门用于统计的开源python包(OpenTURNS和scikit learn).主要特点是:实验设计(LHS,低差异序列,MC),基于物理和样本的参数空间重采样,代理模型(高斯过程,多项式混沌,RBF,scikit learn的回归器),优化(预期改善),灵敏度/不确定度分析(SA,UA)和不确定度量化(UQ),n维可视化(HDR,Kiviat,PDF),用于数据库优化或数据简化的POD,自动并行管理代码计算.
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Isabelle Mirouze,Sophie 
特鲁奇亚,A.;埃戈罗瓦.;帕格尼尼,G.;Rochoux,M.C.:多尺度非线性问题全局灵敏度分析的稀疏代理的优点:在野外火灾模拟器中湍流和火点模型中的应用(2019)