如何估计全球最大值周围3D网格中的不确定性？

该问题可以通过使用Python中的第三方库进行解决，如numpy，scipy，matplotlib等。首先，我们需要定义一个函数，以获得全球最大值。然后，我们可以构建一个3D网格，在全球最大值周围进行采样。最后，对于这些采样点，我们可以计算它们的误差和不确定性，并可视化结果。

以下是一个基于Python的示例代码：

import numpy as np
import scipy.optimize as opt
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

# 定义全球最大值函数
def global_max(x, y):
    return np.sin(x) + np.cos(y)

# 构建3D网格
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.linspace(0, 10, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = global_max(X, Y)

# 找到全局最大值和其位置
res = opt.minimize(lambda a: -global_max(a[0], a[1]), [5, 5])
x_max, y_max = res.x
z_max = global_max(x_max, y_max)

# 构建采样点
n = 10
xs = np.linspace(x_max - n, x_max + n, 50)
ys = np.linspace(y_max - n, y_max + n, 50)
Xs, Ys = np.meshgrid(xs, ys)
Zs = global_max(Xs, Ys)

# 计算每个采样点中误差和不确定性
errors = []
uncertainty = []
for i in range(len(xs)):
    for j in range(len(ys)):
        if xs[i] == x_max and ys[j] == y_max:
            continue
        # 计算误差
        errors.append(np.abs(Zs[i, j] - z_max))
        # 计算不确定性
        sig_x = np.abs(xs[i] - x