СДЕЛАЙТЕ СВОИ УРОКИ ЕЩЁ ЭФФЕКТИВНЕЕ, А ЖИЗНЬ СВОБОДНЕЕ

Благодаря готовым учебным материалам для работы в классе и дистанционно

Скидки до 50 % на комплекты
только до

Готовые ключевые этапы урока всегда будут у вас под рукой

Организационный момент

Проверка знаний

Объяснение материала

Закрепление изученного

Итоги урока

Модель эпидемии при изучении производной

Категория: Алгебра

Нажмите, чтобы узнать подробности

Просмотр содержимого документа
«Модель эпидемии при изучении производной»

Sir-модель эпидемии  Кермака-МакКендрика Выполнила Бычкова Д.В .

Sir-модель эпидемии Кермака-МакКендрика

Выполнила Бычкова Д.В .

История Существуют общепринятые обозначения для упомянутых выше групп. Первая группа обозначается латинской буквой S (от англ. succeptible– восприимчивые), вторая – I (от англ. ill– больные), а третья – R (от англ. recovered– выздоровевшие). Именно по этой причине модель и получила название SIR-модель. Впервые эта модель была упомянута в трудах британских ученых Kermack W.O. и McKendrick A.G., опубликованных в 1927. До сих пор она не утратила актуальности и часто применяется даже в современных исследованиях.

История

  • Существуют общепринятые обозначения для упомянутых выше групп. Первая группа обозначается латинской буквой S (от англ. succeptible– восприимчивые), вторая – I (от англ. ill– больные), а третья – R (от англ. recovered– выздоровевшие). Именно по этой причине модель и получила название SIR-модель. Впервые эта модель была упомянута в трудах британских ученых Kermack W.O. и McKendrick A.G., опубликованных в 1927. До сих пор она не утратила актуальности и часто применяется даже в современных исследованиях.
SIR-модель SIR модель включает разделение населения на три группы: S(t) — количество лиц восприимчивых к заболеванию, I (t)— количество инфицированных R (t) — количество лиц, которые выздоровели и имеют иммунитет.

SIR-модель

  • SIR модель включает разделение населения на три группы:
  • S(t) — количество лиц восприимчивых к заболеванию,
  • I (t)— количество инфицированных
  • R (t) — количество лиц, которые выздоровели и имеют иммунитет.
Допущения модели: популяция замкнута и имеет постоянный размер N; промежуток времени, когда заболевший остается опасным для окружающих, распределен по экспоненциальному закону со средним 1/γ; контакты случайны и равновозможны.

Допущения модели:

  • популяция замкнута и имеет постоянный размер N;
  • промежуток времени, когда заболевший остается опасным для окружающих, распределен по экспоненциальному закону со средним 1/γ;
  • контакты случайны и равновозможны.
SIR модель без учета жизненного цикла населения может быть описана следующей системой дифференциальных уравнений:

SIR модель без учета жизненного цикла населения может быть описана следующей системой дифференциальных уравнений:

β – коэффициент, который можно интерпретировать как скорость контакта, учитывающий вероятность получения болезни в случае контакта восприимчивого индивидуума с инфицированным; 𝛾 = 1/𝑇, где 𝑇 - время болезни, коэффициент можно интерпретировать как скорость выздоровления. Первое уравнение описывает динамику численности уязвимых к болезни. Второе уравнение описывает динамику численности заражённых особей: разность числа заражённых особей и числа выздоровевших особей. Третье уравнение описывает динамику выздоровления заражённой особи: с некоторой скоростью γ инфицированная особь выздоравливает
  • β – коэффициент, который можно интерпретировать как скорость контакта, учитывающий вероятность получения болезни в случае контакта восприимчивого индивидуума с инфицированным;
  • 𝛾 = 1/𝑇, где 𝑇 - время болезни, коэффициент можно интерпретировать как скорость выздоровления.
  • Первое уравнение описывает динамику численности уязвимых к болезни.
  • Второе уравнение описывает динамику численности заражённых особей: разность числа заражённых особей и числа выздоровевших особей.
  • Третье уравнение описывает динамику выздоровления заражённой особи: с некоторой скоростью γ инфицированная особь выздоравливает
Система не является линейной и не разрешима аналитически.
  • Система не является линейной и не разрешима аналитически.
 -коэффициент распространения инфекции  - сила действия инфекции  
  • -коэффициент распространения инфекции
  • - сила действия инфекции
  •  
Модели с конкретными параметрами  Сила действия инфекции 0,001  Число людей в городе 1000  Найдите коэффициент распространения инфекции.

Модели с конкретными параметрами Сила действия инфекции 0,001 Число людей в городе 1000 Найдите коэффициент распространения инфекции.