请给我一个基于SIS模型的matlab代码，beta和gamma会随感染数和易感人群的变化而更新，并没有错误能正常运行

好的，这是一个基于SIS模型的matlab代码，其中beta和gamma会根据感染人数和易感人群的变化而更新：

% SIS模型的matlab代码

% 初始化参数
N = 1000; % 总人数
I0 = 10; % 初始感染人数
S0 = N - I0; % 初始易感人数
beta = 0.3; % 初始传染率
gamma = 0.1; % 初始治愈率
tspan = [0 100]; % 时间范围

% 定义随时间变化的beta和gamma函数
beta_func = @(S, I) 0.3 + 0.2*I/N; % beta随感染人数和易感人数变化
gamma_func = @(S, I) 0.1 + 0.05*I/N; % gamma随感染人数和易感人数变化

% 定义ODE函数
f = @(t, y) [-beta_func(y(1), y(2))*y(1)*y(2)/N + gamma_func(y(1), y(2))*y(2); beta_func(y(1), y(2))*y(1)*y(2)/N - gamma_func(y(1), y(2))*y(2)];

% 数值求解ODE
[t, y] = ode45(@(t, y) f(t, y), tspan, [S0; I0]);

% 绘图
plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,2), 'r');
legend('易感人数', '感染人数');
xlabel('时间');
ylabel('人数');

在这个代码中，我们首先定义了初始参数，包括总人数N、初始感染人数I0、初始易感人数S0、初始传染率beta和初始治愈率gamma。然后，我们定义了随时间变化的beta和gamma函数，它们都是根据感染人数和易感人数的比例来计算的。

接着，我们定义了ODE函数f，这里我们使用了beta_func和gamma_func来计算beta和gamma的值。注意，在这个ODE函数中，我们使用了y(1)和y(2)来表示易感人数和感染人数。

最后，我们使用ode45函数求解ODE，并将结果进行绘图。

希望这个代码对您有所帮助！