si传染病模型matlab代码

以下是SI模型的MATLAB代码示例：

% 设置模型参数
beta = 0.5; % 传染率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染人数
T = 100; % 模拟时间

% 初始化模型状态
S = N - I0; % 初始易感人数
I = I0; % 初始感染人数

% 运行模拟
for t = 1:T
    % 计算新感染人数
    newI = round(beta * S * I / N);
    
    % 更新状态变量
    S = S - newI;
    I = I + newI;
    
    % 绘制图形
    plot(t, S, 'bo', t, I, 'ro');
    xlabel('时间');
    ylabel('人数');
    legend('易感者', '感染者');
    drawnow;
end

该代码使用SI模型来模拟传染病的传播。其中，beta是传染率，N是总人口数，I0是初始感染人数，T是模拟时间。代码中使用for循环来迭代模型状态，每次计算新感染人数，更新状态变量，并绘制图形。最后，运行模拟并输出结果。

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SI传染病模型matlab代码

以下是一个简单的SI传染病模型的MATLAB代码：

% 参数设置
beta = 0.5; % 传染率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 10; % 初始感染人数
T = 100; % 模拟时间

% 初始化
S(1) = N - I0;
I(1) = I0;

% 模拟SI模型
for t = 2:T
    S(t) = S(t-1) - beta*S(t-1)*I(t-1)/N;
    I(t) = I(t-1) + beta*S(t-1)*I(t-1)/N;
end

% 绘制图像
plot(1:T, S, 'b-', 1:T, I, 'r-');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感者', '感染者');

该代码使用欧拉方法对SI传染病模型进行了数值模拟，并绘制了易感者和感染者的人数随时间的变化曲线。其中，参数beta表示传染率，N表示总人口数，I0表示初始感染人数，T表示模拟时间。在模拟过程中，我们使用S和I两个数组分别记录每个时刻的易感者和感染者人数。

SI传染病matlab代码

这里是一个简单的SI传染病模型的Matlab代码示例：

% 设置初始参数
beta = 0.01; % 感染率
N = 1000; % 总人口
I0 = 10; % 初始感染者数
S0 = N - I0; % 初始易感者数
tspan = [0 200]; % 时间范围

% 定义模型函数
f = @(t,y) [-beta*y(1)*y(2)/N; beta*y(1)*y(2)/N];

% 解微分方程
[t,y] = ode45(f, tspan, [S0; I0]);

% 绘制曲线
plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,2), 'r');
xlabel('时间');
ylabel('人数');
legend('易感者', '感染者');
title('SI传染病模型');

此代码使用ode45函数求解SI传染病模型的微分方程，并绘制出易感者和感染者的数量随时间的变化曲线。需要注意的是，此代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体情况调整参数和模型函数。