function dydt = heat_eq(t, y, Pheat, R1, R2, Cin, Cwall, Th_out) Th_in = y(1); Th_wall = y(2); dTh_in_dt = Pheat/Cin - (Th_in - Th_out)/(R1*Cin); dTh_wall_dt = (Th_in - Th_wall)*R1*Cwall - (Th_wall - Th_out)/(R2*Cwall); dydt = [dTh_in_dt; dTh_wall_dt]; endTh_in0 = 20; % 初始室内温度 Th_wall0 = 20; % 初始墙体温度 Th_out = 0;% 室外温度 Pheat = 8e3; % 电采暖设备额定功率 R1 = 1.2e-3; % 室内空气和墙体内侧的等效热阻 R2 = 9.2e-3; % 墙体外侧和室外空气的等效热阻 Cin = 1.1e6; % 室内空气等效热容 Cwall = 1.86e8; % 墙体等效热容 tspan = [0, 3600]; % 时间范围 y0 = [Th_in0; Th_wall0]; % 初始状态 [t, y] = ode45(@(t, y) heat_eq(t, y, Pheat, R1, R2, Cin, Cwall, Th_out), tspan, y0); plot(t, y(:, 1), t, y(:, 2)); legend('室内温度', '墙体温度'); xlabel('时间/s');ylabel('温度/℃');优化代码

这段代码是用来模拟房间内温度和墙体温度随时间的变化情况。为了让代码更加优化，可以考虑以下几点：

1. 将常数值提取出来，作为全局变量或者常量，避免在函数中重复声明，提高了代码的运行效率。

2. 可以使用匿名函数来简化代码，避免代码中出现过多的函数声明。

3. 可以使用向量化的方式，避免使用循环语句，提高代码的运行效率。

4. 对于热容和热阻等参数的值，可以进行优化和调整，以达到更好的模拟效果。

优化后的代码参考如下：

% 常数值
Pheat = 8e3; % 电采暖设备额定功率
R1 = 1.2e-3; % 室内空气和墙体内侧的等效热阻
R2 = 9.2e-3; % 墙体外侧和室外空气的等效热阻
Cin = 1.1e6; % 室内空气等效热容
Cwall = 1.86e8; % 墙体等效热容
Th_out = 0;% 室外温度

% 匿名函数
heat_eq = @(t, y) [Pheat/Cin - (y(1) - Th_out)/(R1*Cin); (y(1) - y(2))*R1*Cwall - (y(2) - Th_out)/(R2*Cwall)];

% 初始值
Th_in0 = 20; % 初始室内温度 
Th_wall0 = 20; % 初始墙体温度 
y0 = [Th_in0; Th_wall0]; % 初始状态 

% 时间范围
tspan = [0, 3600];

% 解微分方程
[t, y] = ode45(heat_eq, tspan, y0); 

% 画图
plot(t, y(:, 1), t, y(:, 2));
legend('室内温度', '墙体温度');
xlabel('时间/s');ylabel('温度/℃');

此外，还可以使用其他更高效的数值方法，如ode23s或ode15s等，以提高代码的运行效率。