傳染病的數(shù)學建模是通過將傳染病在人群中的傳播過程簡化為數(shù)學方程或模型,以定量分析和預測其傳播規(guī)律。常見的傳染病數(shù)學模型包括 SI 模型、SIS 模型、SIR 模型、SIRS 模型、SEIR 模型等。
SI 模型只考慮易感者和感染者,感染者不能恢復,如 HIV 等疾病適用。其微分方程為特定形式,在假設條件下,最終全部人群都會被感染。
SIS 模型適用于如感冒、發(fā)燒等可恢復且能反復感染的小病,感染者有一定幾率重新轉(zhuǎn)化為易感者。
SIR 模型適用于感染者康復后有抗體、后續(xù)不再患病的情況,如麻疹、腮腺炎、風疹等。此模型的微分方程無法得到解析解,需從動力系統(tǒng)進行分析獲取解的信息。
數(shù)學建模時,通常會定義一些常用符號,如表示易感者、感染者、康復者的符號,以及傳染率、康復率等參數(shù)。同時,還會基于不同的時間劃分方式(連續(xù)時間或離散時間),采用不同類型的方程(常微分方程、偏微分方程、差分方程等)來構(gòu)建模型。這些模型能幫助我們更好地理解傳染病的傳播趨勢,評估不同干預措施的效果,從而制定更有效的防控策略。
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