为以上代码添加一个随时间变化的抵抗特性
时间: 2023-08-09 18:06:32 浏览: 36
以下是一个在上述代码基础上添加随时间变化的抵抗特性的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义模型参数
N = 100 # 网格大小
p = 0.5 # 失效阈值
alpha = 0.5 # 耦合强度
beta = 0.5 # 传播概率
r0 = 0.1 # 初始抵抗率
r_decay = 0.9 # 抵抗率衰减系数
# 初始化状态矩阵和抵抗率矩阵
X = np.random.rand(N, N)
X[X > p] = 1 # 大于 p 的设为 1,表示节点失效
X[X <= p] = 0 # 小于等于 p 的设为 0,表示节点正常
R = np.full((N, N), r0)
# 迭代更新状态矩阵和抵抗率矩阵
for t in range(10): # 迭代 10 次
# 计算每个节点的局部失效概率和传播概率
P_local = 1 - np.prod(1 - alpha * X, axis=1)
P_spread = np.roll(P_local, 1) * beta + np.roll(P_local, -1) * beta
# 更新抵抗率矩阵
R *= r_decay ** X
# 计算每个节点的有效传播概率
P_effective = P_spread * R
# 更新节点状态
X_new = np.zeros((N, N))
X_new[P_effective > np.random.rand(N, N)] = 1
X = X_new
# 可视化最终状态矩阵
plt.imshow(X, cmap='Greys', interpolation='nearest')
plt.show()
```
这个代码在上一个示例代码的基础上添加了抵抗率矩阵 `R`,初始抵抗率为 `r0`,每次迭代后按照失效节点的数量进行衰减,衰减系数为 `r_decay`。在计算有效传播概率时,将传播概率和抵抗率相乘得到。最终状态矩阵同样可以通过 matplotlib 库来可视化。
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