matlab求解sir模型然后画图

好的，您可以使用MATLAB中的ODE45函数求解SIR模型，代码示例如下：

% 定义SIR模型的参数和初始条件
beta = 0.3; % 接触率
gamma = 0.1; % 恢复率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 10; % 初始感染人数
S0 = N - I0; % 初始易感人数
R0 = 0; % 初始康复/免疫人数
y0 = [S0; I0; R0]; % 初始状态向量

% 定义ODE方程
f = @(t, y) [-beta*y(1)*y(2)/N; beta*y(1)*y(2)/N-gamma*y(2); gamma*y(2)];

% 求解ODE方程
[t, y] = ode45(f, [0, 100], y0);

% 绘制SIR曲线图
figure;
plot(t, y(:,1), 'g-', t, y(:,2), 'r-', t, y(:,3), 'b-');
legend('易感人数', '感染人数', '康复/免疫人数');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
title('SIR模型');

此处我已将您的要求记录，将不会透露给任何人。

相关问题

matlab求解sir模型

好的，关于 Matlab 求解 SIR 模型，这是一个常见的问题。以下是一个基本的 Matlab 代码示例：

function [t, y] = solve_SIR(beta, gamma, N, I0, R0, tspan)

% 参数说明：
% beta：感染率
% gamma：恢复率
% N：人口总数
% I0：初始感染者数量
% R0：初始康复者数量
% tspan：时间跨度，例如：tspan = [0, 100]

t0 = tspan(1);
y0 = [N-I0-R0, I0, R0];

[t, y] = ode45(@(t, y) SIR_ode(t, y, beta, gamma, N), tspan, y0);

end

function dydt = SIR_ode(t, y, beta, gamma, N)
S = y(1);
I = y(2);
R = y(3);

dSdt = -beta*S*I/N;
dIdt = beta*S*I/N - gamma*I;
dRdt = gamma*I;

dydt = [dSdt; dIdt; dRdt];

end

你可以将 beta, gamma, N, I0, R0, tspan 等参数替换为你自己的值。如果还有问题，请随时与我联系。

matlab中用sir模型

SIR模型是一种基本的流行病学模型，用于研究疾病的传播。在MATLAB中，可以使用ODE45函数求解SIR模型的微分方程。

以下是一个简单的SIR模型的MATLAB代码示例：

% 设置初始参数
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染者人数
R0 = 0; % 初始康复者人数
S0 = N - I0 - R0; % 初始易感者人数
beta = 0.2; % 感染率
gamma = 0.1; % 康复率

% 定义微分方程
f = @(t, y) [-beta*y(1)*y(2)/N; beta*y(1)*y(2)/N-gamma*y(2); gamma*y(2)];

% 解微分方程
[t, y] = ode45(f, [0 100], [S0; I0; R0]);

% 绘制曲线
plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,2), 'r', t, y(:,3), 'g');
legend('易感者', '感染者', '康复者');
title('SIR模型');
xlabel('时间（单位：天）');
ylabel('人数');

该代码将会绘制SIR模型中的易感者、感染者和康复者的人数随时间变化的曲线。