将三个问题以matlab的格式写一篇完整的代码

下面提供的是基于给定条件下的MATLAB伪代码框架，用于解决关于反潜航空深弹命中概率的问题。请注意，这些代码片段并未包含所有的细节实现，而是旨在展示解决问题的基本逻辑结构：

% 初始化参数
submarineLength = 100; % 潜艇长度(m)
submarineWidth = 20;   % 潜艇宽度(m)
submarineHeight = 25;  % 潜艇高度(m)
submarineOrientationAngle = deg2rad(90); % 潜艇航向角度
depthOfSubmarine = 150; % 潜艇中心位置的深度(m)
standardDeviationXY = 120; % 水平定位的标准偏差(m)
warheadRadius = 20;         % 深弹的杀伤半径(m)

% 问题1: 在没有深度定位误差的情况下找到最大化命中概率的策略
function [optimalDropPoint, maxProbability] = problemOne()
    % 这里应该定义一个函数来计算不同投放点和定深引信设置下的命中概率
    % 并找出最优解
end

% 问题2: 计算有定位误差情况下的命中概率公式
function hitProbability = calculateHitProbabilityWithErrors(depthMean, depthStd, minDepth)
    % 使用提供的参数和标准正态分布特性计算命中概率
end

% 设定定深引信引爆深度以获得最高命中概率
function optimalDetonationDepth = setOptimalFusingDepth(depthStd, minDepth)
    % 根据定位误差选择最佳的引爆深度
end

% 问题3: 对于多枚深弹的情况寻找最优的投弹方案
function [optimalPattern, detonationDepth] = problemThree(numberOfBombs, spacingBetweenBombs)
    % 实现一种算法来确定多个炸弹的最佳投掷模式及其定深引信设置
end

每段功能都需要具体实现细节，特别是如何评估命中概率的部分。这可能涉及数值积分或其他高级统计方法的应用。对于每个特定的功能块，你需要根据题目的描述进一步开发相关的数学模型并将其转换成合适的MATLAB代码。例如，在`problemOne`中，你需要考虑如何模拟不同的投放点和定深引信设置对命中概率的影响，并使用某种优化技术来识别能够最大化命中机会的组合。同样地，其他的函数也需要依据上述原则来进行详细的编写。