病毒传播（冠状病毒或其他）的SIR数学模型

张贴了威尔·坎贝尔,2020年6月19日

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将要本周的选择是病毒传播（冠状病毒或其他）的SIR数学模型通过汤姆甜菜森. 目前最受欢迎的Simulink提交文件之一是一个金宝app模型，该模型可以预测疾病在固定规模人群中传播时的每日病例。尽管该模型仅由10个区块组成，但它能够生成近几个月来我们都熟悉的投影曲线。这证明了在Simulink中制作模型是多么容易。

我喜欢Simulink的另一件事，这篇文章强调了这一点，金宝app即易于理解模型。这些图形使模型的三个相互关联的微分方程变得如此容易接近，以至于我立即开始思考如何修补它。我以一种对我更有意义的方式重新组织了它：

iIntegrator旁边的淡蓝色无线图标表示我记录那个信号. 这使我能够记录多个不同感染率的结果。然后我使用了模拟数据检查器可视化每日感染率从.12到.40的病例。这对100万人口的结果产生了很大的影响：预测各种RO的城市的日常感染

汤姆的模型启发我思考如何开发一个更精细的模型。为什么感染率和恢复率需要保持恒定？将它们转换为时变函数以模拟隔离措施将是一种可以快速尝试的变化。您还可以将人口划分为人口统计类别，如年龄段和/或工作类型。感染率可以针对每个群体进行定制，以考虑基本工人、退休人员等的不同风险。你有什么想法来构建更复杂的模拟？

让我们知道您的想法这里或者留下议论汤姆。