用MATLAB写程序，写传染病SIR模型的MATLAB程序，可以得到s(t),i(t),r(t)曲线

好的，以下是传染病SIR模型的MATLAB程序：

% 定义参数
N = 10000; % 总人口数
beta = 0.4; % 传染系数
gamma = 0.1; % 恢复系数
I0 = 1; % 初始感染人数
R0 = 0; % 初始治愈人数
S0 = N - I0 - R0; % 初始易感人数

% 定义模型函数
sir = @(t,x) [-beta*x(1)*x(2)/N; beta*x(1)*x(2)/N-gamma*x(2); gamma*x(2)];

% 求解ODE
[t, y] = ode45(sir, [0, 100], [S0, I0, R0]);

% 绘制曲线
plot(t, y(:,1), 'r', t, y(:,2), 'g', t, y(:,3), 'b');
legend('易感人数', '感染人数', '治愈人数');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
title('传染病SIR模型');

这个程序会输出易感人数(s(t))，感染人数(i(t))和治愈人数(r(t))随时间的变化曲线。你可以根据自己的需求修改参数和初始条件。

相关问题

Matlab传染病SIR模型

SIR模型是一种传染病传播的数学模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示康复或被隔离者。该模型假定人群是均匀混合的，并且人口数量是固定不变的。

在Matlab中，可以使用ode45函数来求解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：

% 定义初始值
N = 1000;  % 总人口数量
I0 = 1;  % 初始感染人数
R0 = 0;  % 初始康复或被隔离人数
S0 = N - I0 - R0;  % 初始易感人数

% 定义模型参数
beta = 0.2;  % 感染率
gamma = 0.1;  % 恢复率

% 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)];

% 求解微分方程
[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', '康复或被隔离者')
xlabel('时间')
ylabel('人数')

在这个例子中，我们假定总人口数量为1000，初始感染人数为1，初始康复或被隔离人数为0，初始易感人数为999。我们选择了感染率为0.2，恢复率为0.1。我们将微分方程定义为一个匿名函数，并使用ode45函数求解微分方程。最后，我们绘制了易感者、感染者和康复或被隔离者的人数随时间的变化曲线。

帮我写一段matlab基于元胞自动机的SIR传染病传播模型

当然可以，以下是基于元胞自动机的SIR传染病传播模型的MATLAB代码：

% 初始化参数
N = 100; % 元胞数量
S = zeros(N, 1); % 易感人群
I = zeros(N, 1); % 感染者
R = zeros(N, 1); % 恢复者
p = 0.1; % 初始感染率
r = 0.3; % 恢复率
t = 100; % 模拟天数

% 随机初始化感染者
for i = 1:N
    if rand() < p
        I(i) = 1;
    else
        S(i) = 1;
    end
end

% 开始模拟
for day = 1:t
    % 显示进度
    disp(['Day ' num2str(day)]);
    
    % 计算每个元胞周围的感染率
    for i = 1:N
        % 计算周围8个元胞的状态
        neighbors = [I(mod(i-2, N)+1), I(mod(i, N)+1), I(mod(i, N)+2), ...
                     I(mod(i+N-2, N)+1), I(mod(i+N, N)+1), I(mod(i+N, N)+2), ...
                     I(mod(i+N+1, N)+1), I(mod(i+2*N-2, N)+1)];
        % 计算感染率
        I_rate = sum(neighbors) / 8;
        
        % 根据感染率更新元胞状态
        if I(i) == 1
            if rand() < r
                R(i) = 1;
            end
        elseif S(i) == 1
            if rand() < I_rate
                I(i) = 1;
                S(i) = 0;
            end
        end
    end
    
    % 统计每天的感染人数
    I_count(day) = sum(I);
end

% 绘制感染人数随时间变化的图像
plot(1:t, I_count);
xlabel('Days');
ylabel('Number of Infected');

这段代码使用元胞自动机模拟了SIR传染病传播模型，其中N表示元胞数量，p表示初始感染率，r表示恢复率，t表示模拟天数。在每一天的模拟中，程序会计算每个元胞周围的感染率，并根据感染率更新元胞状态。最后，程序统计每天的感染人数并绘制感染人数随时间变化的图像。