写一个matlab代码随机生成边权为0到10的整数的有向加权无标度网络，节点的度尽可能的大，并将网络可视化，同属输出边权矩阵，且矩阵右对角线为0

好的，以下是代码：

% 定义节点数
n = 50;
% 定义每个节点的度数，使其尽可能大
k = 10;
% 生成随机网络
A = zeros(n,n);
for i = 1:n
    % 随机选择k个节点作为出度节点
    out_nodes = randsample(n, k);
    % 随机生成这些边的权重
    weights = randi([0,10],1,k);
    % 将边加入邻接矩阵中
    A(i,out_nodes) = weights;
end
% 将矩阵对称化，使其成为有向无标度网络
A = triu(A) + triu(A,1)';
% 输出邻接矩阵
disp('邻接矩阵：');
disp(A);
% 将矩阵右对角线置零
A = A - diag(diag(A));
% 绘制网络可视化
G = digraph(A);
% 输出边权矩阵
disp('边权矩阵：');
disp(G.Edges.Weight);
% 绘制网络可视化
plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight);

这段代码会生成一个50个节点，每个节点的出度为10的有向加权无标度网络，边权为0到10的整数。同时，它会将矩阵对称化，使其成为有向无标度网络，并将矩阵右对角线置零。最后，它会输出邻接矩阵和边权矩阵，并绘制网络可视化，其中每条边的权重会显示在边上。

相关问题

写一个matlab代码随机生成边权为0到10的整数的有向加权无标度网络，并将网络的边权矩阵输出来

好的，以下是matlab代码：

% 随机生成边权为0到10的整数的有向加权无标度网络

% 网络节点数量
n = 50;

% 生成初始网络，每个节点的度数为1
adj_matrix = eye(n);
degree_vector = ones(1,n);

% 每次加入一个节点
for i = 2:n
    % 计算每个节点被选择的概率
    prob_vector = degree_vector / sum(degree_vector);
    
    % 随机选取一个节点作为新节点的父节点
    parent_node = randsample(1:i-1, 1, true, prob_vector(1:i-1));
    
    % 随机生成新节点与父节点之间的权重
    weight = randi([0,10]);
    
    % 将新节点加入网络中
    adj_matrix(i,parent_node) = weight;
    degree_vector(i) = 1;
    degree_vector(parent_node) = degree_vector(parent_node) + 1;
end

% 输出边权矩阵
disp(adj_matrix);

该代码生成一个有50个节点的网络，并随机生成每条边的权重，权重为0到10之间的整数。注意，该网络是有向加权无标度网络，因此边权矩阵不是对称的。

写一个matlab代码随机生成边权为0到10的整数的有向加权无标度网络，节点的度为5，并将网络可视化，同时将邻接矩阵以表格形式输出

好的，以下是代码：

% 定义节点数
n = 50;
% 定义每个节点的度数
k = 5;
% 生成随机网络
A = zeros(n,n);
for i = 1:n
    % 随机选择k个节点作为出度节点
    out_nodes = randsample(n, k);
    % 随机生成这些边的权重
    weights = randi([0,10],1,k);
    % 将边加入邻接矩阵中
    A(i,out_nodes) = weights;
end
% 将矩阵对称化，使其成为有向无标度网络
A = triu(A) + triu(A,1)';
% 输出邻接矩阵
disp('邻接矩阵：');
adj_table = array2table(A);
adj_table.Properties.VariableNames = cellstr(strcat('v',num2str((1:n)')));
adj_table.Properties.RowNames = cellstr(strcat('v',num2str((1:n)')));
disp(adj_table);
% 将矩阵右对角线置零
A = A - diag(diag(A));
% 输出边权矩阵
disp('边权矩阵：');
edge_table = array2table(A);
edge_table.Properties.VariableNames = cellstr(strcat('v',num2str((1:n)')));
edge_table.Properties.RowNames = cellstr(strcat('v',num2str((1:n)')));
disp(edge_table);
% 绘制网络可视化
G = digraph(A);
plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight);

这段代码会生成一个50个节点，每个节点的出度为5的有向加权无标度网络，边权为0到10的整数。同时，它会将矩阵对称化，使其成为有向无标度网络，然后输出邻接矩阵和边权矩阵（以表格形式显示）。最后，它会绘制网络可视化，其中每条边的权重会显示在边上。