创建一段matlab代码，目标是生成一个随机有向加权图

以下是一个示例MATLAB代码，可以生成一个随机有向加权图：

% 设置节点数和边数
N = 10; % 节点数
M = 20; % 边数

% 生成一个随机邻接矩阵
A = zeros(N);
for i = 1:M
    % 随机选择两个不同的节点
    u = randi(N);
    v = randi(N);
    while u == v
        v = randi(N);
    end
    
    % 随机生成一条有向边
    w = randi(10); % 权重范围为1-10
    A(u,v) = w;
end

% 输出邻接矩阵
disp(A);

以上代码使用了一个邻接矩阵来表示有向图，其中每个元素 $A_{ij}$ 表示从节点 $i$ 到节点 $j$ 的边的权重。由于这是一个有向图，因此 $A_{ij}$ 可以不等于 $A_{ji}$。在这个例子中，我们随机生成了 $M$ 条边，并将它们添加到邻接矩阵中。权重也是随机生成的，范围是1到10。最后，我们输出生成的邻接矩阵。

相关问题

请用matlab写一段生成有向加权BA无标度网络的代码

好的，以下是一个生成有向加权BA无标度网络的MATLAB代码示例：

% 定义网络节点数和每次新增节点连接数
N = 100; % 节点数
m = 3; % 每次新增节点的连接数

% 初始化网络，从 m+1 个节点开始
G = digraph();
G = addnode(G, m+1);

% 初始化度数序列和节点序列
in_degrees = ones(1, m+1) * m;
out_degrees = ones(1, m+1) * m;
nodes = 1:(m+1);

% 依次新增 N-m-1 个节点
for i = m+2:N
    % 从节点序列中随机选择 m 个节点
    new_nodes = randsample(nodes, m, true, in_degrees);
    
    % 将新增节点与选中的节点相连
    weights = rand(1, m) + 1; % 生成随机边权
    G = addedge(G, i, new_nodes, weights);
    
    % 更新度数序列和节点序列
    in_degrees = [in_degrees, m];
    in_degrees(new_nodes) = in_degrees(new_nodes) + 1;
    out_degrees = [out_degrees, m];
    out_degrees(i) = out_degrees(i) + m;
    nodes = [nodes, i];
end

% 绘制网络图
plot(G, 'EdgeLabel', G.Edges.Weight);

这个代码与上一个代码类似，不同之处在于这里使用了MATLAB自带的digraph函数库来构建有向加权网络。新增节点的选择仍然是基于度数序列的概率分布进行的。在新增节点与已有节点相连时，生成了随机的边权，并使用addedge函数添加边和边权。最后，使用MATLAB的plot函数绘制网络图，并将边权标注在边上。

请用matlab生成一个边权在1到10之间的有想加权不对称无标度网络

在 MATLAB 中，您可以使用以下代码生成一个边权在1到10之间的有向加权无标度网络：

N = 50; % 网络节点数量
p = 0.1; % 添加边的概率

% 创建无标度网络
A = zeros(N);
A(1,2) = randi([1,10]);
A(2,1) = randi([1,10]);

for i = 3:N
    % 添加新节点
    weights = sum(A, 2); % 计算每个节点的度
    probabilities = weights / sum(weights); % 计算每个节点的连接概率
    new_weight = randi([1,10]);
    
    % 随机选择已有节点进行连接
    connected = randsample(1:i-1, round(p*(i-1)), true, probabilities(1:i-1));
    for j = connected
        A(i,j) = randi([1,10]);
    end
    
    % 添加与新节点相连的权重
    A(i,i) = new_weight;
    A(connected,i) = new_weight;
end

% 可视化网络
G = digraph(A);
LWidths = 5*G.Edges.Weight/max(G.Edges.Weight);
figure;
h = plot(G, 'LineWidth', LWidths);
h.NodeColor = 'r';
h.NodeLabel = {};

这段代码首先创建了一个2节点的网络，并给它们分配随机的边权。然后，从第3个节点开始，依次添加新的节点，并按照概率连接到已有节点。每个新节点都与其连接的节点具有相同的边权。最后，使用 `digraph` 函数创建有向图，并通过设置 `LineWidth` 和 `NodeColor` 来可视化网络。

请注意，由于网络的随机性质，每次运行代码都会生成不同的网络。