水声网络指数函数度分布的matlab代码

在MATLAB中，要模拟水声网络中节点的指数函数度分布（通常指每个节点连接其他节点的数量按指数衰减的概率分布），可以使用生成随机数并应用特定概率分布的函数。下面是一个简单的示例代码片段，假设我们使用的是Erdős-Rényi随机图模型，并且你想基于一个给定的平均度数（mean degree）和衰减系数（exponential decay factor）来生成图：

% 定义参数
average_degree = 10; % 平均度数
decay_factor = 0.8;   % 衰减系数

% 设定最大节点数
max_nodes = 100;

% 生成节点数服从泊松分布，近似平均度数
node_count = poissrnd(average_degree);

% 创建节点列表
nodes = 1:max_nodes;

% 计算每个节点的度数，使用指数衰减
degrees = exp(-decay_factor * (1:length(nodes)));

% 使用Erdős-Rényi随机图模型，将边添加到节点之间，度数作为权重
graph = graph();
for i = 1:length(nodes)
    for j = nodes(i:end) % 不重复连接自身
        if rand < degrees(i) / sum(degrees) % 随机选择一个连接
            edge = [i, j];
            addEdge(graph, edge, 'Weight', degrees(i)); % 添加边及其权重
        end
    end
end

% 查看网络度分布
degree_distribution = degrees;
histogram(degree_distribution, 'Normalization', 'probability');

% 显示网络图
plotGraph(graph);

这个代码会生成一个水声网络，其中节点的连接度按照指数函数分布。注意这只是一个基础示例，实际应用可能需要根据具体需求调整参数或使用更复杂的网络生成方法。