matlab仿真添加了levy noise的SIR模型，其中levy noise用高斯白噪声与Levy jump的和来表示

以下是一个简单的Matlab代码，用于添加了Levy noise的SIR模型，其中Levy noise用高斯白噪声与Levy jump的和来表示：

% 设置参数
beta = 0.2;  % 传染率
gamma = 0.1; % 恢复率
alpha = 0.05; % Levy噪声的强度
gamma_levy = 1; % Levy分布的方差
delta_levy = 0; % Levy分布的位置参数
T = 50;     % 总时间
N = 1000;   % 离散化时间步数
dt = T/N;   % 时间步长

% 初始化过程
S = zeros(1,N+1);
I = zeros(1,N+1);
R = zeros(1,N+1);
L = zeros(1,N+1);
S(1) = 0.99;
I(1) = 0.01;
R(1) = 0;
L(1) = 0;

% 生成随机变量
for i = 2:N+1
    Z = random('Normal',0,1);
    S(i) = S(i-1) - beta*S(i-1)*I(i-1)*dt + alpha/sqrt(dt)*sqrt(2*dt/gamma_levy)*random('Stable',1.5,0,sqrt(gamma_levy),delta_levy)*Z;
    I(i) = I(i-1) + beta*S(i-1)*I(i-1)*dt - gamma*I(i-1)*dt;
    R(i) = R(i-1) + gamma*I(i-1)*dt;
    L(i) = L(i-1) + alpha/sqrt(dt)*sqrt(2*dt/gamma_levy)*random('Stable',1.5,0,sqrt(gamma_levy),delta_levy)*Z;
end

% 绘制图像
plot(0:dt:T,S,0:dt:T,I,0:dt:T,R,0:dt:T,L)
xlabel('时间')
ylabel('比例')
title('添加了Levy noise的SIR模型')
legend('易感者','感染者','康复者','Levy noise')

运行上述代码，可以得到添加了Levy noise的SIR模型的仿真结果。其中，beta、gamma和alpha分别是SIR模型的传染率、恢复率和Levy噪声的强度，gamma_levy和delta_levy分别是Levy分布的方差和位置参数。可以根据需要进行调整。