- 在线时间
- 114 小时
- 最后登录
- 2021-5-14
- 注册时间
- 2020-4-3
- 听众数
- 3
- 收听数
- 3
- 能力
- 0 分
- 体力
- 1518 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 50
- 积分
- 661
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 409
- 主题
- 69
- 精华
- 0
- 分享
- 1
- 好友
- 6
升级   15.25% TA的每日心情 | 开心 2020-9-13 05:34 |
|---|
签到天数: 149 天 [LV.7]常住居民III
网络挑战赛参赛者
 群组: 2013认证赛C题讨论群组 |
|
传染病的五个基本模型
. h b' V4 @* [! f4 V通常我们的传染病模型分为五种:9 ?2 c% ]7 |. P8 n. N
一、I模型
4 e, G+ F8 t/ W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。
1 c% g1 F f" G0 r; l1 \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。) y- W: s( @0 S5 [4 v
4 m) f! B6 J+ {) C( [6 X二、SI模型
: b; n' ^- B( C Y: E' }% n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。
5 o, K) J5 J' U7 B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 z! ^0 N0 D9 n# L; z2 y8 j5 V6 s$ p7 L/ I3 }% y% v7 h) x' k2 t% e. h
三、SIS模型; B ]; q9 V3 }9 L: E# N2 f
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。
9 S' |1 s A2 rSIS模型针对的是治愈的患者对该病没有免疫力的情况。
5 W/ w, a; Y* U, B k! E s) i% d0 A) F0 p
四、SIR模型- I1 Z2 m c; J
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。5 j. P) _3 c0 g, w1 S d Q4 P
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。
. R3 O# Y; |' k$ V" Q; d+ z" H5 y% @2 j* |
五、SIRE模型8 ~) r0 o3 d( o8 _: Z
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。
0 l6 i: P# b' }& u
) |7 s6 p+ c. G! a9 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。
3 C7 N7 T1 _% a( G3 u0 j
. ]9 p' }; j5 V |
zan
|