抱歉，我无法提供下载地址或直接执行代码。不过，我可以提供一个简化的Python例程，帮助你理解如何构建一个基本的系统协同度模型。这个例子将基于系统内部变量之间的相互作用来计算协同度，但请注意，这是一个非常简化的模型，真实的应用场景可能要复杂得多。
### 系统协同度模型的Python示例
```python
import numpy as np
def calculate_synergy(matrix):
"""
计算系统协同度。
参数:
matrix (np.array): 系统内部变量之间的交互矩阵。
返回:
float: 系统协同度。
"""
# 计算矩阵的特征值
eigenvalues, _ = np.linalg.eig(matrix)
# 计算正特征值的和
positive_sum = np.sum([val.real for val in eigenvalues if val.real > 0])
# 计算协同度
synergy = positive_sum / np.sum(matrix)
return synergy
# 示例：假设有一个4x4的交互矩阵，表示系统内四个变量之间的协同作用
interaction_matrix = np.array([
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
[0.2, 0.1, 0.4, 0.3],
[0.3, 0.4, 0.1, 0.2],
[0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
])
synergy = calculate_synergy(interaction_matrix)
print("系统协同度：", synergy)
```
### 说明：
1. **计算协同度**：本示例通过计算系统内部变量之间相互作用的特征值来近似表示协同度。真实情况下，系统协同度的计算可能会涉及更多复杂的数学模型和算法。
2. **特征值**：系统内部动态变化可以通过分析其交互矩阵的特征值来理解。正特征值总和被用作协同度的一个指标。
3. **简化模型**：请注意，这仅是一个入门级的示例，真实的系统协同度分析会更加复杂，可能需要考虑更多的变量和更复杂的数学模型。
希望这个简化的例子能帮助你理解系统协同度模型的基本概念。如果你有具体的研究或应用需求，建议深入阅读相关领域的专业文献和资料。
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