故障传递有向图矩阵化处理，之后用pagerank方法对故障相关子系统的影响度CK和被影响度CI的具体数值的matlab程序，举个相关的例子

假设有一个由n个子系统组成的系统，并且已经建立了故障传递有向图，其邻接矩阵为A（n*n维度）。我们可以使用pagerank算法来计算每个子系统的影响度CK和被影响度CI。

Matlab代码如下：

%定义邻接矩阵A
A = [0 1 0 1 0;
     0 0 1 0 1;
     0 0 0 1 0;
     0 0 0 0 1;
     0 0 0 0 0];

%计算每个节点的出度和入度
outdegree = sum(A,2); %出度
indegree = sum(A,1); %入度

%计算转移概率矩阵P
P = zeros(n,n);
for i=1:n
    for j=1:n
        if outdegree(i)~=0
            P(i,j) = A(i,j)/outdegree(i);
        else
            P(i,j) = 1/n; %如果i节点没有出度，则将概率平均分配给所有节点
        end
    end
end

%计算pagerank向量
d = 0.85; %设置阻尼系数
tol = 1e-8; %设置收敛精度
pr = ones(n,1)/n; %初始化pagerank向量
while true
    pr_new = d*P*pr + (1-d)*ones(n,1)/n;
    if norm(pr_new-pr)<tol %判断是否已经收敛
        break;
    end
    pr = pr_new;
end

%计算影响度CK和被影响度CI
CK = zeros(n,1);
CI = zeros(n,1);
for i=1:n
    for j=1:n
        if A(i,j)==1
            CK(j) = CK(j) + pr(i);
            CI(i) = CI(i) + pr(j);
        end
    end
end

%输出结果
disp('影响度CK：')
disp(CK)
disp('被影响度CI：')
disp(CI)

以上代码中，首先定义了邻接矩阵A，然后计算每个节点的出度和入度，并根据转移概率计算转移概率矩阵P。接着使用pagerank算法计算pagerank向量，最后根据邻接矩阵和pagerank向量计算影响度CK和被影响度CI。最终输出结果。