贝尔曼方程为V(K(t))=ln(c(t))+ln(K(t))+0.95*V(K(t+1)),约束条件为：y(t)=k(t)^0.7,K(t+1)=y(t)+0.8*K(t)-c(t),设定c(t)介于0.05至K(t)之间，资本K取值0.1到17，设定t+1期各K取值的家庭终生效用贴现值V(K(t+1))初始值均为0，第t期家庭终生效用贴现值V(K(t))，并将V(K(t+1))赋值为对应K的V(K(t))，以此迭代贝尔曼方程直到收敛，利用插值法计算效用最大化条件下各K取值的t期家庭终生效用贴现值V(K(t))的matlab代码

以下是用MATLAB实现的效用最大化条件下各K取值的t期家庭终生效用贴现值V(K(t))的代码：

% 定义参数
beta = 0.95;
alpha = 0.7;
delta = 0.2;
K_min = 0.1;
K_max = 17;
N = 100;
tol = 1e-6;

% 定义辅助函数
u = @(c) log(c);
y = @(k) k^alpha;
c = @(k, k_next) y(k) + (1 - delta) * k - k_next;

% 初始化
K_vec = linspace(K_min, K_max, N)';
V = zeros(N, 1);
V_new = zeros(N, 1);
policy = zeros(N, 1);
diff = inf;
iter = 0;

% 迭代贝尔曼方程
while diff > tol
    for i = 1:N
        k = K_vec(i);
        V_temp = zeros(N, 1);
        for j = 1:N
            k_next = K_vec(j);
            if c(k, k_next) > 0
                V_temp(j) = u(c(k, k_next)) + beta * V(j);
            else
                V_temp(j) = -inf;
            end
        end
        [V_new(i), policy(i)] = max(V_temp);
    end
    diff = max(abs(V - V_new));
    fprintf('Iter %d: diff = %f\n', iter, diff);
    V = V_new;
    iter = iter + 1;
end

% 绘制图像
figure;
plot(K_vec, V);
title('Value Function');
xlabel('K');
ylabel('V(K)');

figure;
plot(K_vec, policy);
title('Policy Function');
xlabel('K');
ylabel('Policy(K)');

代码中，首先定义了模型的参数，以及辅助函数u、y和c。接着，初始化K_vec、V、V_new和policy，并设定收敛误差tol。在迭代过程中，对于每一个K_vec(i)，计算其对应的V_new(i)和policy(i)。最后，绘制出结果图像。

注意，本代码仅供参考，具体实现可能还需要根据具体问题进行调整。