双层复杂网络模型matlab代码

以下是一个双层复杂网络模型的Matlab代码示例：

% 定义节点数和每个新节点连的边数
N1 = 100; m1 = 4; % 第一层网络
N2 = 50; m2 = 3; % 第二层网络

% 生成BA网络邻接矩阵
A1 = barabasi(N1,m1); % 第一层网络
A2 = barabasi(N2,m2); % 第二层网络

% 将邻接矩阵转换成图形
G1 = graph(A1); % 第一层网络
G2 = graph(A2); % 第二层网络

% 绘制BA网络
subplot(1,2,1);
plot(G1);
title('第一层网络');

subplot(1,2,2);
plot(G2);
title('第二层网络');

该代码使用了Matlab自带的`barabasi`函数生成了两个BA网络的邻接矩阵，然后将邻接矩阵转换成图形并绘制出来。其中，第一层网络有100个节点，每个新节点连4条边；第二层网络有50个节点，每个新节点连3条边。

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双层玻璃的功效matlab代码啊

双层玻璃在建筑中通常用于保温隔热，减少热量交换。在MATLAB中模拟其热传导性能，可以使用有限元法或者数值分析工具箱。以下是一个简单的二维模型代码示例，假设两层玻璃都是相同的材料和厚度，并且中间有空气层：

% 定义变量
T_left = 0; % 左侧环境温度 (K)
T_right = 50; % 右侧环境温度 (K)
glass_thickness = 0.05; % 玻璃板厚度 (m)
air_layer_thickness = 0.005; % 空气层厚度 (m)
k_glass = 0.8; % 玻璃的导热系数 (W/(m*K))
k_air = 0.024; % 空气的导热系数 (W/(m*K))

% 创建矩阵表示玻璃和空气层
num_cells = 10; % 一维网格单元数
cell_length = (T_right - T_left) / num_cells;
matrix = zeros(num_cells + 1); % 包含左右边界

% 铺设玻璃和空气层
for i = 1:num_cells
    matrix(i) = k_glass * glass_thickness;
    matrix(i+1) = k_air * air_layer_thickness;
end

% 左侧边界条件
matrix(1) = k_glass * glass_thickness;

% 右侧边界条件
matrix(end) = k_glass * glass_thickness;

% 解线性系统求解温度分布
temperature_profile = zeros(num_cells + 1, 1);
temperature_profile(1) = T_left; % 左端初始温度
temperature_profile(end) = T_right; % 右端边界条件
temperature_profile(2:end-1) = solve_linear_system(matrix, temperature_profile(2:end));

function result = solve_linear_system(A, b)
% 这里省略了线性系统的求解部分，一般使用MATLAB的lsqnonneg函数或者自建迭代求解法
result = ... % 你需要提供具体的求解算法实现

这个例子非常简化，实际应用中需要考虑更复杂的因素如热阻、边界条件等，以及可能需要使用更高级的数值库来精确处理。如果你想要了解如何实现具体的求解方法，你可以询问:

matlab双层网络耦合代码

Matlab中构建双层神经网络的耦合通常涉及到深度学习中的前馈-反馈结构，其中第一层作为前向传播网络，第二层则作为反馈网络，它们之间可能会有某种形式的信息交换。以下是一个简单的示例代码，展示了如何创建一个包含输入层、隐藏层（两层）和输出层的双向RNN（循环神经网络）模型：

% 导入所需的库
addpath('toolbox/shared') % 如果你的工具箱不在路径中

% 初始化网络参数
inputSize = 10; % 输入数据的维度
hiddenSize1 = 20; % 第一层隐藏单元数
hiddenSize2 = 30; % 第二层隐藏单元数
outputSize = 5; % 输出结果的维度
learningRate = 0.01; % 学习率

% 创建双层网络结构
net = feedforwardnet(hiddenSize1);
feedbackNet = feedforwardnet(hiddenSize2);

% 将反馈网络设置为监督学习模式
feedbackNet.trainFcn = 'trainscg'; % 使用L-BFGS优化算法
feedbackNet.LearnRate = learningRate;

% 双向RNN链接
for i = 1:hiddenSize1
    net.layers{i}.transferFcn = 'logsig'; % 非线性激活函数（如Logistic）
    feedbackNet.layers{i+1}.transferFcn = 'logsig';
end
net CONNECTION = feedbackNet; % 耦合两个网络

% 假设xData是输入数据，yData是目标输出
inputs = xData;
targets = yData;

% 训练过程
[net, ~] = train(net, inputs, targets); % 使用训练数据训练前向网络
[~, ~] = train(feedbackNet, inputs', targets'); % 使用转置后的输入训练反馈网络（注意输入和目标的顺序）

% 现在网络已经耦合并训练完成

在这个例子中，`CONNECTION`关键字用于建立前向网络和反馈网络之间的连接，使得每个前向网络的隐藏状态同时作为反馈网络的输入。请注意，实际应用中可能需要更复杂的处理，例如调整学习率策略、添加更多层数或者使用自适应的学习规则。