9 c; k Z0 F' Q$ O复杂网络实验六:SIR病毒传播模型(matlab)6 s4 K2 y- D, X! l7 C/ W: x; H1 q
一、SIR模型简介2 W5 X. e- v4 B/ s4 r
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在典型的传染病模型中,种群(Population)内的N个个体的状态可分为如下几类: : t3 ~- U4 m, }% a& J' u5 e ~2 H& h
(1)、易染状态S(Susceptible),即健康状态,可被感染的个体。 1 {" y) t( V1 Z- G / B; W6 j# I9 Z9 z# [. L8 L(2)、感染状态I(Infected),处于感染状态的个体还能够感染将康状态的个体。+ x/ A0 ` @9 _. P6 C$ ]$ T
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(3)、移除状态R(Removed,Refractory or Recovered),也称为免疫状态和恢复状态。一个个体经历过一个完整的感染周期后,该个体就不再被感染,因此就可以不再考虑该个体。5 |3 R! F* h w |: W( c C+ m
, o5 e- r. O% v, C另外还有病人的日接触率λ,日治愈率μ+ H( {" f( ?" k2 B
( I/ \; @. t; W+ i; F& d0 [. V
这个λ是针对于病人而言的,代表了一个病人接触多少个人。而可接触的人包括除自己以外的种群中的所有人。( |% H- L2 `/ u3 e
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1.初始时刻,只有少数个体处于感染状态,其他都是易染状态。1 k- U. d9 ^' S8 i# H: M$ Q$ r: b# E
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2.假设病毒的时间尺度远小于个体生命周期,从而不考虑个体的出生和自然死亡。 4 i& \1 h7 A" x m; i z, w/ C, M# A- j/ `* `
3.一个基本假设是完全混合(Fully mixed),也就是说一个个体与其他个体接触的机会均等。 # g# q4 W8 m0 Q, y& r' o( b7 G j# g4 {$ I+ V) l9 i0 T二、模型中涉及的方程- X% t, {& `/ S% w# R; W
e( X" O* i# i1 S1.S(t),I(t),R(t),N(t),N9 q1 y/ J' u Z, O0 y
, d+ p. b6 A- d2 a
S(t)的意思是第t天健康个体的数量,I(t)是第t天感染个体的数量,R(t)是第t天免疫个体的数量 , @2 e: r O, O, a V. t+ n * {& n9 j) G& `- w HN(t)是整个种群的数量,在假设情况下固定不变为N' a. m3 q, j9 R; U( O! `; p4 ?
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