基于自决理论的社会工作学生职业动机模式：全球文献综述与不确定性传播新方法在PSA中的应用

本研究针对概率安全评估(PSA)中对数正态分布的不确定性传播难题，提出了基于二元决策图(BDD)的闭合解算法。通过递归矩计算实现顶事件概率的精确求解，与蒙特卡洛(MC)和Fenton-Wilkinson(FW)方法对比验证了该方法的准确性与计算效率，为PSA中的不确定性量化提供了新范式。

　　

在社会工作学生职业选择的动机模式研究中（基于自决理论框架的全球文献综述背景下），本研究创新性地提出了概率安全评估(Probabilistic Safety Assessment, PSA)中不确定性传播的分析方法。针对对数正态(lognormal)分布的相关随机变量处理难题，该方法通过二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)的递归矩评估，实现了顶事件(top event)概率均值的精确计算。与蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法和Fenton-Wilkinson(FW)方法相比，这种基于BDD的方法能有效捕捉故障树(fault tree)输出的不确定性，生成与基准方法高度吻合的概率密度函数(Probability Density Function, PDF)。实际案例表明，该方法可高效处理基本事件(basic events)的对数正态分布不确定性，为PSA提供了既精确又计算高效的不确定性量化新途径。