度中心度的matlab代码
时间: 2023-08-18 19:04:12 浏览: 46
以下是使用Matlab计算度中心度的代码示例:
```matlab
% 构建邻接矩阵
A = [0 1 1 0 0; 1 0 1 1 0; 1 1 0 1 1; 0 1 1 0 1; 0 0 1 1 0];
% 计算节点数
n = size(A, 1);
% 初始化度中心度向量
dc = zeros(n, 1);
% 计算每个节点的度中心度
for i = 1:n
dc(i) = sum(A(i,:)) / (n-1);
end
% 输出结果
disp(dc);
```
在这个例子中,我们构建了一个邻接矩阵A,计算了每个节点的度中心度,并将结果存储在向量dc中。在计算过程中,我们使用了邻接矩阵的每行进行计算,即每个节点的度数除以总节点数减1(因为节点不可能与自己相连)。最后,我们打印出结果以供参考。
相关问题
灵敏度matlab代码
很抱歉,根据提供的引用内容,没有给出灵敏度分析的具体Matlab代码。但是,基于引文中提到的单纯形法灵敏度分析的编程实现,您可以尝试使用以下步骤来编写灵敏度分析的Matlab代码:
1. 定义线性规划模型的目标函数和约束条件。
2. 使用Matlab的线性规划函数(如linprog)求解线性规划模型,并获取最优解。
3. 对目标函数中的每个变量,逐个变化一小步,计算目标函数值的变化。这里需要进行多次线性规划求解。
4. 计算每个变量的灵敏度,即目标函数值变化与每个变量变化的比例。
稀疏度matlab代码
当涉及到稀疏矩阵的处理时,Matlab 提供了一些内置函数来操作稀疏矩阵。下面是一段示例代码,用于计算稀疏矩阵的稀疏度:
```matlab
% 创建一个稀疏矩阵
A = sparse([1 2 2 3],[2 1 3 2],[4 2 1 3]);
% 计算稀疏度
sparsity = nnz(A) / numel(A);
fprintf('稀疏度: %.2f\n', sparsity);
```
在这个示例中,我们首先使用 `sparse` 函数创建了一个稀疏矩阵 `A`。这个函数接受三个输入参数,分别是非零元素的行索引、列索引和对应的值。例如,`[1 2 2 3]` 表示非零元素在第 1、2、2 和 3 行,`[2 1 3 2]` 表示非零元素在第 2、1、3 和 2 列,`[4 2 1 3]` 表示对应的值。
然后,我们使用 `nnz` 函数计算稀疏矩阵 `A` 中非零元素的数量,使用 `numel` 函数计算矩阵 `A` 的总元素数量。最后,通过将非零元素数量除以总元素数量,我们得到了稀疏度。
请注意,稀疏度是一个介于 0 和 1 之间的值,表示矩阵中非零元素的比例。稀疏度越接近 1,表示矩阵越稀疏;稀疏度越接近 0,表示矩阵越密集。
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