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1、資料收集于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請聯(lián)系網(wǎng)站刪除第五章微分方程模型如果實際對象的某特性是隨時間(或空間)變化的,那么分析它的變化規(guī)律,預(yù)測它的未來性態(tài)時,通常要建立此實際對象的動態(tài)模型,這就是微分方程模型.§1傳染病模型建立傳染病的數(shù)學(xué)模型來描述傳染病的傳播過程,分析受感染人數(shù)的變化規(guī)律,預(yù)報傳染病高潮的到來等,一直是各國有關(guān)專家和官員關(guān)注的課題.考慮某地區(qū)的傳染病的傳染情況,設(shè)該地區(qū)人口總數(shù)為N ,既不考慮生死,也不考慮遷移,時間以天為計量單位.一.SI模型假設(shè)條件:1. 人群分為易感染者 ( Susceptible ) 和已感染者 ( Infective ) 兩類人, 簡稱為健康人和病人,
2、在時刻t 這兩類人在總?cè)藬?shù)中所占比例分別記作s t 和 i t .2.每個病人每天有效接觸的平均人數(shù)是( 常數(shù) ) ,稱為日接觸率, 當病人與健康人有效接觸時,使健康者受感染變?yōu)椴∪?試建立描述 i t 變化的數(shù)學(xué)模型.解:s ti t1s t Ni t NN由假設(shè)2 知,每個病人每天可使s t 個健康者變?yōu)椴∪?,又由于病人?shù)為N i t ,每天共有s t N i t 個健康人被感染.于是N si 就是病人數(shù)N i 的增加率,即有N diN si(1)dtword 可編輯資料收集于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請聯(lián)系網(wǎng)站刪除disi而 s i1.dt又記初始時刻 ( t0 ) 病人的比例為 i0 ,則diii
3、 1dti0 i 0這就是 Logistic模型,其解為i t1111 e ti0結(jié)果分析作出 i t t 和 di i 的圖形如下:dtdiidtdi1dt m20t mt01i21.當 i1時, di取到最大值di,此時刻為2dtdtmtm1 ln11i02.當 t時, i1即所有人終將被傳染,全變?yōu)椴∪耍ㄟ@是不實際的).二 .SIS 模型在前面假設(shè)1、2 之下,再考慮病人可以醫(yī)治,并且有些傳染病如傷風(fēng)、痢疾等愈后免疫力很低,可以假定無免疫性,于是病人被治愈后變成健康者,健康者還可word 可編輯資料收集于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請聯(lián)系網(wǎng)站刪除以被感染再變成病人,此模型稱SIS 模型 .假設(shè) 1、
4、2 同 SI 模型,增加假設(shè):3.病人每天被治愈的人數(shù)占病人總數(shù)的比例為,稱為日治愈率. 病人治愈后成為易感染者(健康人). 顯然1是這種傳染病的平均傳染期.解:在假設(shè)1、2、 3 之下,模型( 1)修正為N diNsiN idtdiii 1 i于是dti 0i0解得1i 0i t11e1t,t,i 0結(jié)果分析1.令.注意到和 1的含義,可知是一個傳染期內(nèi)每個病人有效接觸的平均人數(shù),稱為接觸數(shù) .111i101i1i 011word 可編輯011資料收集于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請聯(lián)系網(wǎng)站刪除i00tt2.接觸數(shù)1是一個閾值 .當1i t 越來越小,最終趨于零 .時,病人比例1時, i t 的增減性取決
5、于 i0 的大小,其極限值 i1當1.3. SI 模型是 SIS 模型中0的情形 .三 .SIR 模型大多數(shù)傳染病如天花、流感、肝炎、麻疹等治愈后均有很強的免疫力,所以病愈的人既非健康者, 也非病人 , 他們已經(jīng)退出傳染系統(tǒng),此時模型的假設(shè)為1. 人群分為健康者、病人和病愈免疫的移出者三類,稱為SIR 模型 . 三類人在總?cè)藬?shù)N 中占的比例分別記作s i 、 i t 和 r t .1.2.病人的日接解率為,日治愈率為(與SIS模型相同) ,傳染期接觸數(shù)為.解:由假設(shè)1,有s tdsdidri tr t1dt0dtdtdrN i Ndi由假設(shè) 2,得 Nsi Ni Ndtdtword 可編輯資料收集于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請聯(lián)系網(wǎng)站刪除dridt又設(shè) s 0s0, i 0i0 , r 00disiidt于是diisidtds(2)sidti 0i0 , s 0s0我們在相平面上來討論解的性質(zhì).相軌線的定義域
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