下面是一个简单的使用MATLAB进行石墨烯载流子密度仿真的代码示例：
% 定义仿真参数
L = 100; % 石墨烯区域长度
W = 50; % 石墨烯区域宽度
dx = 1; % 离散步长
dy = 1;
D = 10; % 扩散系数
dt = 0.1; % 时间步长
T = 100; % 总仿真时间
% 初始化载流子密度矩阵
n = zeros(W, L);
% 进行仿真计算
for t = 0:dt:T
% 计算下一个时间步的载流子密度
n_new = n;
for i = 2:W-1
for j = 2:L-1
% 使用扩散方程进行更新
n_new(i, j) = n(i, j) + (D*dt/(dx^2))*(n(i+1, j) + n(i-1, j) + n(i, j+1) + n(i, j-1) - 4*n(i, j));
end
end
% 更新载流子密度矩阵
n = n_new;
% 绘制载流子密度图
imagesc(n);
colorbar;
title(sprintf('Carrier Density at t = %.1fs', t));
xlabel('X');
ylabel('Y');
axis equal;
drawnow;
end在上述代码中，我们首先定义了仿真参数，包括石墨烯区域的长度（L）和宽度（W），离散步长（dx和dy），扩散系数（D），时间步长（dt）以及总仿真时间（T）。
然后，我们初始化一个与石墨烯区域大小相同的载流子密度矩阵 n，并通过一个时间循环进行仿真计算。在每个时间步，我们使用扩散方程更新载流子密度矩阵 n_new。最后，我们更新载流子密度矩阵 n，并绘制载流子密度图。
使用 imagesc 函数可以将载流子密度矩阵以图像形式显示，并使用 colorbar 添加颜色条。通过循环迭代，我们可以观察到载流子密度随时间的变化，并在每个时间步显示相应的载流子密度图。
上述代码只是一个简单的石墨烯载流子密度仿真示例，实际的仿真模型可能更加复杂，涉及更多的物理参数和方程。此外，为了获得更准确的仿真结果，可能需要进行更详细的离散化和更复杂的算法。以上代码仅供参考和起始点，具体实现需要根据具体需求和模型进行相应的修改和优化。