clear;clc
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：');
degree=zeros(N,1);
position=zeros(N,2);
if m>m0
    disp('输入参数m输入不合法');
    return;
end
adjacent_matrix = sparse( m0, m0);% 初始化邻接矩阵
for i = 1: m0
    for j = 1:m0
        if j ~= i      %去除每个点自身形成的环
            adjacent_matrix(i,j) = 1;%建立初始邻接矩阵，3点同均同其他的点相连
        end
    end
end

adjacent_matrix =sparse(adjacent_matrix);%邻接矩阵稀疏化
node_degree = zeros(1,m0+1);                %初始化点的度
node_degree(2: m0+1) = sum(adjacent_matrix);%对度维数进行扩展
u=rand(1,m0+1);

for i=1:m
     s=u.*node_degree;
end

for iter= m0+1:N
    iter                             %加点
    total_degree = sum(s);%计算网络中此点的度之和
    cum_degree = cumsum(node_degree);%求出网络中点的度矩阵
    choose= zeros(1,m);%初始化选择矩阵
    % 选出第一个和新点相连接的顶点
    r1= rand(1)*total_degree/u(1);%算出与旧点相连的概率
    for i= 1:iter-1
        if (r1>=cum_degree(i))&( r1<cum_degree(i+1))%选取度大的点
            choose(1) = i;
            break
        end
    end
    % 选出第二个和新点相连接的顶点
    r2= rand(1)*total_degree/u(2);
    for i= 1:iter-1
        if (r2>=cum_degree(i))&(r2<cum_degree(i+1))
            choose(2) = i;
            break
        end
    end
    while choose(2) == choose(1)%第一个点和第二个点相同的话，重新择优
        r2= rand(1)*total_degree/u(4);
        for i= 1:iter-1
            if (r2>=cum_degree(i))&(r2<cum_degree(i+1))
                choose(2) = i;
                break
            end
        end
    end
    % 选出第三个和新点相连接的顶点
    r3= rand(1)*total_degree/u(3);
    for i= 1:iter-1
        if  (r3>=cum_degree(i))&(r3<cum_degree(i+1))
            choose(3) = i;
            break
        end
    end
    while (choose(3)==choose(1))||(choose(3)==choose(2))
        r3= rand(1)*total_degree/u(iter);
        for i=1:iter-1
            if (r3>=cum_degree(i))&(r3<cum_degree(i+1))
                choose(3) = i;
                break
            end
        end
    end
    %新点加入网络后, 对邻接矩阵进行更新
    for k = 1:m
        adjacent_matrix(iter,choose(k)) = 1;
        adjacent_matrix(choose(k),iter) = 1;
    end
    node_degree=zeros(1,iter+1);
    node_degree(2:iter+1) = sum(adjacent_matrix);
end
matrix = adjacent_matrix;

以上是在无标度网络基础上的适应度模型改进，但是一直出错，求助各位大神。
适应度模型与无标度网络模型的区别仅有一点，如图所示。
求助各位大神帮忙更改一下程序，不知道为什么出错