基于matlab的电晕最优控制ODE45和Runge-Kutta方法

如果有人能帮助解决以下问题，我将不胜感激。我有以下建议：

这是我一直致力于创建一个Matlab代码的项目

人口 N（t）=S（t）+E（t）+IA（t）+IS（t）+R（t）

模型参数名称符号值

Birth rate of the human population  b   0.00018 days−1

Natural human death rate    μ   4.563×10−5 days−1

Human life expectancy   1μ  21915 days or 60 years

Natural death rate of pathogens in the environment  μP  0.1724 days−1

Life expectancy of pathogens in the environment 1μP 5.8 days

Proportion of interaction with an infectious environment    α1  0.10

Proportion of interaction with an infectious individual α1  0.10

Rate of transmission from S to E due to contact with P  β1  0.00414

Rate of transmission from S to E due to contact with IA and/or IS   β2  0.0115

Proportion of symptomatic infectious people δ   0.7

Progression rate from E back to S due to robust immune system   ψ   0.0051

Progression rate from E to either IA or IS  ω   0.09

Death rate due to the coronavirus   σ   0.0018

Rate of recovery of the symptomatic population  γS  0.05 days−1 or 120days

Rate of recovery of the asymptomatic human population   γA  0.0714 days−1

Rate of virus spread to environment by symptomatic infectious individuals   ηS  0.1 days−1 or 110days

Rate of virus spread to environment by asymptomatic infectious individuals  ηA  0.05 days−1 or 120days

我正试图用四阶龙格-库塔方法来解决一个耦合常微分方程组，这是我在Matlab中的项目工作

我被困在第一个循环中，无法理解在方法中使用k1、k2、k3、k4的下一步是什么

函数y=代码（S0、E0、IA0、IS0、R0、P0）
%人口出生率
b=0.00018；
%人类自然死亡率
u=0.00004563
%人类预期寿命
逆_=1/u；
%环境中病原体的自然致死率
上升=0.1724；
%环境中病原体的预期寿命
逆向上=1/向上；
%与感染性环境相互作用的比例
a1=0.1；
%与感染性个体的互动比例
a2=0.1；
%由于与P接触，从S到E的传输速率
B1=0.00414；
%由于与ØΑ和/或ØΑS接触而从S到E的传输速率
B2=0.0115；
%δ有症状的感染者比例
δ=0.7；
%ψ由于强大的免疫系统，从E到S的进展率
psi=0.0051；
%ω从E到Α或ΑS的级数
ω=0.09；
%σ由冠状病毒引起的死亡率
西格玛=0.0018
%有症状人群的恢复率
Vs=0.05；
%ν有症状人群的恢复率
Va=0.0714；
%ηs有症状的传染性个体向环境传播病毒的速率
Eta_s=0.1；
%η无症状传染性个体向环境传播病毒的速率
Eta_a=0.1；
测试=-1；
δ=0.001；
M=90；
t=linspace（0,10，M+1）；
h=1/M；
h2=h/2；
S=零（1，M+1）；
E=零（1，M+1）；
IA=零（1，M+1）；
IS=零（1，M+1）；
R=零（1，M+1）；
P=零（1，M+1）；
S（1）=S0；
E（1）=E0；
IA（1）=IA0；
IS（1）=IS0；
R（1）=R0；
P（1）=P0；
% 正如我所看到的，方程是耦合的，所以最好的方法是以矩阵形式处理它们，或者使用本视频中提到的方法

有关通用RK4函数，请参阅。目前你的问题过于宽泛，“我无法理解下一步”不够具体，无法涉及主题，请阅读