matlab中用sir模型

SIR模型是一种基本的流行病学模型，用于研究疾病的传播。在MATLAB中，可以使用ODE45函数求解SIR模型的微分方程。

以下是一个简单的SIR模型的MATLAB代码示例：

% 设置初始参数
N = 1000; % 总人口数
I0 = 1; % 初始感染者人数
R0 = 0; % 初始康复者人数
S0 = N - I0 - R0; % 初始易感者人数
beta = 0.2; % 感染率
gamma = 0.1; % 康复率

% 定义微分方程
f = @(t, y) [-beta*y(1)*y(2)/N; beta*y(1)*y(2)/N-gamma*y(2); gamma*y(2)];

% 解微分方程
[t, y] = ode45(f, [0 100], [S0; I0; R0]);

% 绘制曲线
plot(t, y(:,1), 'b', t, y(:,2), 'r', t, y(:,3), 'g');
legend('易感者', '感染者', '康复者');
title('SIR模型');
xlabel('时间（单位：天）');
ylabel('人数');

该代码将会绘制SIR模型中的易感者、感染者和康复者的人数随时间变化的曲线。

相关问题

matlab求解sir模型

好的，关于 Matlab 求解 SIR 模型，这是一个常见的问题。以下是一个基本的 Matlab 代码示例：

function [t, y] = solve_SIR(beta, gamma, N, I0, R0, tspan)

% 参数说明：
% beta：感染率
% gamma：恢复率
% N：人口总数
% I0：初始感染者数量
% R0：初始康复者数量
% tspan：时间跨度，例如：tspan = [0, 100]

t0 = tspan(1);
y0 = [N-I0-R0, I0, R0];

[t, y] = ode45(@(t, y) SIR_ode(t, y, beta, gamma, N), tspan, y0);

end

function dydt = SIR_ode(t, y, beta, gamma, N)
S = y(1);
I = y(2);
R = y(3);

dSdt = -beta*S*I/N;
dIdt = beta*S*I/N - gamma*I;
dRdt = gamma*I;

dydt = [dSdt; dIdt; dRdt];

end

你可以将 beta, gamma, N, I0, R0, tspan 等参数替换为你自己的值。如果还有问题，请随时与我联系。

matlab写SIR模型的代码

以下是使用 MATLAB 编写 SIR 模型的示例代码：

% 设置初始条件
S0 = 999; % 初始易感人数
I0 = 1;   % 初始感染人数
R0 = 0;   % 初始康复人数
N = S0 + I0 + R0; % 总人数

% 定义 SIR 模型参数
beta = 0.3; % 感染率
gamma = 0.1; % 康复率
tspan = [0, 100]; % 时间跨度

% 定义 SIR 模型方程
sir = @(t, y) [-beta * y(1) * y(2)/N;
                beta * y(1) * y(2)/N - gamma * y(2);
                gamma * y(2)];

% 解 SIR 模型方程
[t, y] = ode45(sir, tspan, [S0, I0, R0]);

% 绘制结果
plot(t, y(:,1), t, y(:,2), t, y(:,3))
legend('易感者', '感染者', '康复者')
xlabel('时间')
ylabel('人数')
title('SIR 模型')

在上述代码中，我们首先设置了模型的初始条件和参数。然后，我们定义了 SIR 模型方程，并使用 MATLAB 的 ode45 函数求解该方程。最后，我们绘制了易感者、感染者和康复者随时间的变化情况。

需要注意的是，上述代码中的 SIR 模型方程是一个匿名函数，使用了 MATLAB 的 ode45 函数求解。如果需要了解更多关于 MATLAB 的常微分方程求解器的内容，可以参考 MATLAB 的官方文档。