现在有一个无向有权网络的csv文件，第一，求出该网络的累计度分布，并绘制图像。第二，将该拓扑图的累计度分布与幂律分布进行拟合，绘制拟合图像。实现这些需求的matlab代码是什么，尽量使用R2018b版本中自带的函数

好的，以下是Matlab R2018b版本中自带的函数实现相应需求的代码：

首先，读入csv文件，并将其转化为邻接矩阵：

% 读入csv文件并转化为邻接矩阵
A = csvread('network.csv');
n = max(max(A)); % 网络大小
G = sparse(A(:,1), A(:,2), A(:,3), n, n); % 邻接矩阵

接着，计算累计度分布并绘制图像：

% 计算累计度分布
degree = full(sum(G)); % 度序列
x = unique(degree); % 度的取值
y = histc(degree, x); % 度出现的次数
y = cumsum(y, 'reverse'); % 累计度分布

% 绘制图像
figure;
loglog(x, y, 'o');
xlabel('Degree');
ylabel('Cumulative Distribution');
title('Cumulative Degree Distribution');

最后，将累计度分布与幂律分布进行拟合并绘制拟合图像：

% 将累计度分布与幂律分布进行拟合
f = fit(x', y', 'power1'); % 幂律分布拟合函数
alpha = f.b; % 幂律指数
kmin = f.a^(1/alpha); % 最小度
y_fit = kmin*x.^(-alpha); % 拟合的幂律分布

% 绘制拟合图像
hold on;
loglog(x, y_fit, 'r-');
text(0.6*x(1), 0.1*y(end), ['\alpha = ', num2str(alpha)], 'FontSize', 14);
hold off;

以上就是实现相应需求的完整代码。