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传染病的五个基本模型
, Y' D+ x* d3 Z( F6 z- F通常我们的传染病模型分为五种:; M# {) ]& q+ ]0 t
一、I模型
* @! H G& x6 m这个模型里只有病人,其中病人每天接触的人数为一个常数。这样解出来病人的变化规律。
6 G, }7 A% Y$ e- m$ J但是这样解出来病人的增长呈指数形式。如果每天接触超过一个人,那么病人将会实现指数爆炸增长,趋向于无穷大。当病人每天接触不到一个人,那么这个传染病就会趋向于绝灭。这显然不符合实际情况。
0 b; C3 s/ N7 ~/ @% E- f# W% J/ t& R
二、SI模型
' |. C( `% x2 g" M" ~9 Y9 l0 M所以,针对I模型的缺点,我们引入了SI模型。SI模型分为病人和健康人,病人每天接触的人数占比为一个常数。这样解出来的微分方程可以得出病人和健康人的动态。呈S型曲线上升。
7 y; B3 M8 ^4 x8 f但是这个模型解出来的结果显示:当时间足够长的时候,几乎所有的人都会患病,也就是I的比例趋向于1,这也是不符合实际情况的。
0 c$ |2 A$ i; x+ ^) \5 F8 v6 [+ q& c4 x: ~5 |+ s
三、SIS模型
) [% q$ D h9 M: H- S针对上述模型的缺点,我们引入SIS模型,将人群分为健康人和病人。病人可以感染健康人,病人也可以被治好,但是健康人仍然可以患病。病人每天接触的人数比例和治愈的比例均为常数。
$ z& u2 r3 [1 x; X; ^1 ~: TSIS模型针对的是治愈的患者对该病没有免疫力的情况。$ Q# a; c( y& P- w* h9 X) P# F
4 |! X9 ?2 b$ T四、SIR模型, o7 E6 [( u; h: r) u3 Z Z
有些病治愈之后,人体的免疫力比较强,不会再患病,或者疾病的致死率较高,死亡的人不会再去感染健康人。所以我们把治愈的人和死亡的人称为“移除者”,用R表示。
% ?& S0 c, |& J# z- b8 ]这个微分方程组没有解析解,解不出表达式,但是我们可以用差分近似代替导数,得出方程的数值解。7 g# b8 S, ]6 C; v: \
, S- _+ R) ?6 L* W% Q3 G五、SIRE模型, Y# @ t. C- Q& @9 t2 N
上面四个模型共同的缺点就是:只有患者发病了才会传染,而最后这个模型的特点是加入了潜伏者这一群体。潜伏者和病人一样也会传染,但是没有发病。这个模型就比较复杂了。9 g+ m- O5 B7 Z- w+ b
6 c$ J6 `7 \9 O$ b" I总结:针对当前的新冠肺炎疫情,用SIRE模型建模是比较合适的。
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