无标度网络SIS模型传播代码.docx

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1、如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流无标度网络SIS模型传播代码【精品文档】第 4 页%网络版function Spreading_in_Networks_SIS2()clear all;clc;M=300;N=6;beta1=0; delta1=0.4%N个节点在M时刻的感染比例,p_state=zeros(N,M);q_state=zeros(2*N,M);format long;%迭代的步长step=0.025;L1=BA_net(N);%先把laplacian矩阵处理为邻接矩阵for i=1:N L1(i,i)=0;endL1=-L1;%初始函数p_state(:,1)=matix

2、(N,0.2);q1=1;for i=1:N for j=1:N q1=q1*(1-L1(i,j)*p_state(j,1)*beta1); end q_state(i,1)=q1;endp_11=zeros(1,length(step:step:1); k=1;for beta1=step:step:1 for t=2:M for i=1:N p_state(i,t)= (1-p_state(i,t-1)*(1-q_state(i,t-1)+(1-delta1)*p_state(i,t-1); end for i=1:N q1=1; for j=1:N q1=q1*(1-L1(i,j)*p_

3、state(j,t)*beta1); end q_state(i,t)=q1; end end p1=0; for i=1:N p1=p1+p_state(i,M); end p_11(1,k)=p1/N; k=k+1; %把数据清掉，只留下第一个初始矩阵的值，这个很重要。 p_state(:,2:M)=0; q_state(:,2:M)=0;endh=plot(step:step:1,p_11,r-o);set(h,LineWidth,2);set(gca,FontSize,12); set(get(gca,XLabel),FontSize,18);set(get(gca,YLabel),F

4、ontSize,18);end%生成无标度网络function A=BA_net(num) % 从已有的m0个节点的网络开始，采用增长机制与优先连接的机制生成BA无标度网络 % A 返回生成网络的邻接矩阵 % m0=input(未增长前的网络节点个数m0: ); % m=input( 每次引入的新节点时新生成的边数m： ); % N=input(增长后的网络规模N： ); % disp(初始网络时m0个节点的连接情况：1表示都是孤立；2表示构成完全图；3表示随机连接一些边); % pp=input(初始网络情况1，2或3： ); m0=2; m=2; N=num; pp=2; if mm0 d

5、isp(输入参数m不合法); return; end x=100*rand(1,m0); y=100*rand(1,m0); switch pp case 1 A=zeros(m0); case 2 A=-ones(m0); for i=1:m0 A(i,i)=0; end case 3 for i=1:m0 for j=i+1:m0 p1=rand(1,1); if p10.5 A(i,j)=1;A(j,i)=0; end end end otherwise disp(输入参数pp不合法); return; end for k=m0+1:N M=size(A,1); p=zeros(1,M)

6、; x0=100*rand(1,1);y0=100*rand(1,1); x(k)=x0;y(k)=y0; if isempty(find(A=-1)=0 p(:)=1/M; else for i=1:M p(i)=length(find(A(i,:)=-1)/length(find(A=-1); end end pp=cumsum(p); %求累计概率 for i=1:m %利用赌轮法从已有的节点中随机选择m个节点与新加入的节点相连 random_data=rand(1,1); aa=find(pp=random_data);jj=aa(1); % 节点jj即为用赌轮法选择的节点 A(k,jj)=-1;A(jj,k)=-1; end end n=size(A); for i=1:n A(i,i)=-sum(A(i,:); endend%输入：N行数，默认列数是：2. a是第3列的和.%输出:输出第2列前num/2行和为a,后num/2行和也为a,所有行和都为1的num*2矩阵.function matix=matix(num,a) mydata1=rand(num,1); sum1=sum(mydata1); mydata1=mydata1/(sum1/a); matix=mydata1;end