mei-mev=Ae[(1-ɑ)(ρel-ρev)(dLet/dt)-Let(dρet/dt)]可以使用matlab求数值解么

是的，可以使用Matlab的ode15i函数求解这个一阶多元微分方程。下面给出一个简单的示例代码：

% 定义微分方程组
function dy = myODE(t, y, yp)
    Let = y(1);
    me = y(2);
    mv = y(3);
    alpha = 0.6;
    rho_el = 1.6e-8;
    rho_ev = 1.6e-10;
    rho_et = 1.8e-8;
    A = 1;
    d_rho_et = 0.2;
    d_Let = 0.1;
    
    dy = zeros(3, 1);
    dy(1) = me / A;
    dy(2) = (1-alpha)*(rho_el-rho_ev)*yp(1) - Let * d_rho_et;
    dy(3) = -dy(2);
end

% 定义雅可比矩阵
function J = myJac(~, y, ~)
    Let = y(1);
    me = y(2);
    rho_el = 1.6e-8;
    rho_ev = 1.6e-10;
    alpha = 0.6;
    A = 1;
    d_rho_et = 0.2;
    d_Let = 0.1;
    
    J = [0, 1/A, 0;
         -(1-alpha)*(rho_el-rho_ev), (1-alpha)*(rho_el-rho_ev)*(1/A), -Let*d_rho_et;
         0, 0, 0];
end

% 设置初始值和初始导数值
y0 = [1; 0; 0];
yp0 = [0; 0.1; -0.1];

% 设置时间区间
tspan = [0, 10];

% 求解微分方程
options = odeset('Jacobian', @myJac);
[t, y] = ode15i(@myODE, tspan, y0, yp0, options);

% 绘制解的图像
plot(t, y(:, 1), 'r-', t, y(:, 2), 'g-', t, y(:, 3), 'b-');
legend('Let', 'me', 'mv');
xlabel('t');
ylabel('y');

在上面的代码中，我们首先定义了微分方程组myODE和雅可比矩阵myJac，然后设置了初始值y0和初始导数值yp0，以及时间区间tspan。接下来，我们使用ode15i函数求解微分方程，将其结果保存在t和y中。最后，我们绘制了Let、me和mv随时间变化的图像。

需要注意的是，这里的初始值和参数值是随意设定的，实际应用中需要根据具体问题进行设置。