clc,clear; % 定义参数 c0 = 0.1; beta = 0.05; g0 = 0.02; p = 0.2; v = 0.1; c = 0.05; P = 0.3; v0 = 0.05; r = 0.5; % sigmoid 函数的斜率 mu1 = 0.01; mu2 = 0.05; mu3 = 0.02; t1 = 30; t2 = 60; t3 = 100; % 初值与时间范围 tspan = [0, t3]; Y0 = [100; 500; 200; 100]; % 求解微分方程组 [t, Y] = ode45(@(t,Y) ODEfun(t, Y, beta, r, mu1, mu2, mu3, t1, t2, t3, g0, p, v, P, c, c0, v0), tspan, Y0); % 绘制图像 plot(t, Y(:,1)/sum(Y(1,:)), 'r-', t, Y(:,2)/sum(Y(1,:)), 'b-', t, Y(:,3)/sum(Y(1,:)), 'g-', t, Y(:,4)/sum(Y(1,:)), 'k-'); legend('S1','I','S2','M'); xlabel('时间'); ylabel('比例'); % 纵坐标范围限制在0-1之间 ylim([0,1]); % 定义微分方程组 function dY = ODEfun(t, Y, beta, r, mu1, mu2, mu3, t1, t2, t3, g0, p, v, P, c, c0, v0) S1 = Y(1); I = Y(2); S2 = Y(3); M = Y(4); xi = rand(); xi1 = 0.5; V = rand(); if t < t1 mu = mu1; elseif t >= t1 && t < t2 mu = mu2; else mu = mu3; end f = 1 / (1 + exp(-r*(xi - xi1))); dS1 = c0 - beta*S1 + g0*I - f*S1*S2 - c*S1 + (1-p)*v*I; dI = beta*S1*S2 - v*I - c*I; dS2 = f*S1*S2 - g0*I - c*S2 + P*v*I; dM = mu*I - v0*M; dY = [dS1; dI; dS2; dM]; end

这段代码是用 MATLAB 求解一个微分方程组，并绘制出四个变量随时间变化的比例图。其中，ODEfun 函数定义了微分方程组的具体形式，tspan 和 Y0 分别定义了时间范围和初值。求解函数 ode45 在给定的初值和微分方程组的情况下，返回了每个时间点上四个变量的值，用于绘制比例图。该微分方程组描述了一个 SEIS 模型，用于研究疾病在两个不同的人群之间传播的情况。

相关问题

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

这段代码是MATLAB代码，主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中：

% clc：清空命令窗口
% clear all：清除所有变量
% a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a
% eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0
% eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h
% sigma_h=0.1：将0.1赋值给变量sigma_h
% eps_i=12*eps0：将12乘以eps0的值赋值给变量eps_i
% sigma_i=500：将500赋值给变量sigma_i

如果您需要进一步了解这些变量的含义和用途，可以提出相关问题。

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

这段代码是一个MATLAB程序的开头部分，主要包括了清空变量、设置初始值、定义一些常数等内容。具体来说：

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。

- m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。

- g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。

- center是一个2行31列的矩阵，表示神经网络中心的初始值。

- width表示神经网络的宽度，rbfc是一个31行1列的向量，表示神经网络加权矩阵的初始值。

- kesi、kesi0、deta0等变量是一些调节参数，用于控制程序的运行效果。

- ro、rv、ra、rm、r2、gama、roo、ww等变量也是一些常数，用于计算系统的物理量。

- z1、z2等变量是一些初始值，用于进行仿真计算。

- v_max和v_min分别表示系统速度的最大值和最小值，aa是一个常数，用于计算系统的加速度。

需要注意的是，这段代码只是程序的开头部分，具体的仿真计算过程可能在后续的代码中实现。