所以你在刚刚这段代码中所说的sigma的意义是错的,请按照我说的正确的意义更正
时间: 2024-02-29 07:55:12 浏览: 23
非常抱歉,我的回答有误。你所说的sigma的意义是正确的,它表示整个感染期内每个患者有效接触而感染的平均(健康)人数,也可以称为感染数。在SIS模型中,sigma值的大小反映了感染者对易感人群的传染能力,它的计算方式是用当前感染人数除以之前所有易感人数的和。在这段代码中,sigma的最大值设定为0.01是为了限制其大小,防止在模拟中感染率过高导致结果不准确。
相关问题
请在matlab中使用mvnrnd之外的方法,优化这段代码:
以下是使用Cholesky分解实现多元高斯分布随机数生成的代码示例:
```matlab
function samples = generate_samples(mu, cov, N)
% mu: 1 x d vector, mean of the Gaussian distribution
% cov: d x d matrix, covariance matrix of the Gaussian distribution
% N: integer, number of samples to generate
% Cholesky decomposition
L = chol(cov, 'lower');
% Generate uncorrelated samples
uncorrelated_samples = randn(N, length(mu));
% Transform to correlated samples
samples = repmat(mu, N, 1) + uncorrelated_samples * L.';
end
```
这里使用了Cholesky分解将协方差矩阵分解为下三角矩阵$L$和它的转置$L^T$的乘积,即$LL^T=\Sigma$。然后,通过生成与$\Sigma$的特征向量对应的正交矩阵$Q$,并将标准正态分布的随机向量乘以$L=Q\sqrt{\Lambda}$来获得多元高斯分布的随机向量。在这个过程中,我们不需要求出协方差矩阵的逆或行列式,因此这个方法比使用mvnrnd更加高效。
注意,使用randn生成的随机数是独立且均值为0,方差为1的标准正态分布随机数,因此需要进行线性变换才能得到多元高斯分布的随机数。具体来说,我们需要用$LL^T$将标准正态分布的随机向量变换为多元高斯分布的随机向量。
我按照你说的呃运行了代码,但是matlab提示我矩阵维度必须一致
如果出现矩阵维度不一致的错误,可能是因为 `B` 的列数与原始数据 `a` 的列数不一致,导致无法将均值和标准差扩展成与 `B` 相同的大小。你可以尝试使用以下代码进行反归一化处理:
```matlab
mu = mean(a);
sigma = std(a);
mu = repmat(mu, size(B, 1), 1);
sigma = repmat(sigma, size(B, 1), 1);
B = B .* sigma + mu;
```
这里先使用 `repmat` 函数将均值和标准差分别扩展成与 `B` 相同的行数,然后对 `B` 进行反归一化处理。这样可以确保均值和标准差的维度与 `B` 一致,避免出现维度不一致的错误。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)