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動(dòng)態(tài)微分方程模型動(dòng)態(tài)微分方程模型

傳染病模型

(四個(gè)模型)動(dòng)態(tài)微分方程模型問(wèn)題提出

本世紀(jì)初,瘟疫常在世界上某地流行,隨著人類文明的不斷進(jìn)步,很多疾病,諸如天花、霍亂已經(jīng)得到有效的控制.然而,即使在今天,一些貧窮的發(fā)展中國(guó)家,仍出現(xiàn)傳染病流行的現(xiàn)象,醫(yī)療衛(wèi)生部門的官員與專家所關(guān)注的問(wèn)題是:(1)如何描述傳染病的傳播過(guò)程(2)如何分析受感染人數(shù)的變化規(guī)律(3)如何預(yù)報(bào)傳染病高潮的到來(lái).動(dòng)態(tài)微分方程模型問(wèn)題分析

不同類型傳染病的傳播過(guò)程有不同的特點(diǎn)。故不可能從醫(yī)學(xué)的角度對(duì)各種傳染病的傳播過(guò)程一一進(jìn)行分析,而是按一般的傳播機(jī)理建立模型.由于傳染病在傳播的過(guò)程涉及因素較多,在分析問(wèn)題的過(guò)程中,不可能通過(guò)一次假設(shè)建立完善的數(shù)學(xué)模型.思路是:先做出最簡(jiǎn)單的假設(shè),對(duì)得出的結(jié)果進(jìn)行分析,針對(duì)結(jié)果中的不合理之處,逐步修改假設(shè),最終得出較好的模型。動(dòng)態(tài)微分方程模型模型一模型假設(shè):(1)一人得病后,久治不愈,人在傳染期內(nèi)不會(huì)死亡。(2)單位時(shí)間內(nèi)每個(gè)病人傳染人數(shù)為常數(shù)k。為什么假設(shè)不會(huì)死亡?(因?yàn)樗劳龊蟊悴粫?huì)再傳播疾病,因而可認(rèn)為此時(shí)已退出系統(tǒng))動(dòng)態(tài)微分方程模型模型建立:I(t)——表示t時(shí)刻病人的數(shù)量,時(shí)間:天則:I(t+Δt)—I(t)=k0I(t)Δt于是模型如下:模型的解:動(dòng)態(tài)微分方程模型舉個(gè)實(shí)例最初只有1個(gè)病人,1個(gè)病人一天可傳染1個(gè)人動(dòng)態(tài)微分方程模型模型的缺點(diǎn)問(wèn)題:隨著時(shí)間的推移,病人的數(shù)目將無(wú)限增加,這一點(diǎn)與實(shí)際情況不符.原因:當(dāng)不考慮傳染病期間的出生、死亡和遷移時(shí),一個(gè)地區(qū)的總?cè)藬?shù)可視為常數(shù)。因此

k0應(yīng)為時(shí)間t的函數(shù)。在傳染病流行初期,

k0較大,隨著病人的增多,健康人數(shù)減少,被傳染的機(jī)會(huì)也減少,于是k0將變小。模型修改的關(guān)鍵:k0的變化規(guī)律動(dòng)態(tài)微分方程模型模型二(SI模型)設(shè)t時(shí)刻健康人數(shù)為S(t).病人數(shù)為I(t)模型假設(shè):(1)總?cè)藬?shù)為n不變,既不考慮生死,也不考慮遷移,I(t)十S(t)=n(2)一人得病后,久治不愈,且在傳染期內(nèi)不會(huì)死亡。(3)一個(gè)病人在單位時(shí)間內(nèi)傳染的人數(shù)與當(dāng)時(shí)健康的人數(shù)成正比,比例系數(shù)為k(稱之為傳染系數(shù))動(dòng)態(tài)微分方程模型模型改進(jìn)方程的解:動(dòng)態(tài)微分方程模型對(duì)模型作進(jìn)一步分析傳染病人數(shù)與時(shí)間t關(guān)系傳染病人數(shù)的變化率與時(shí)間t的關(guān)系

染病人數(shù)由開(kāi)始到高峰并逐漸達(dá)到穩(wěn)定

增長(zhǎng)速度由低增至最高后降落下來(lái)動(dòng)態(tài)微分方程模型疾病的傳染高峰期此時(shí)計(jì)算高峰期得:意義:1、當(dāng)傳染系數(shù)k或n增大時(shí),t0隨之減少,表示傳染高峰隨著傳染系數(shù)與總?cè)藬?shù)的增加而更快的來(lái)臨,這與實(shí)際情況比較符合。2、令λ=kn,表示每個(gè)病人每天有效接觸的平均人數(shù),稱日接觸率。t0與λ成反比。λ表示該地區(qū)的衛(wèi)生水平,λ越小衛(wèi)生水平越高。故改善衛(wèi)生水平可推遲傳染病高潮的來(lái)臨。動(dòng)態(tài)微分方程模型模型的缺點(diǎn)缺點(diǎn):當(dāng)t→∞時(shí),I(t)→n,這表示所有的人最終都將成為病人,這一點(diǎn)與實(shí)際情況不符合原因:這是由假設(shè)〔1)所導(dǎo)致,沒(méi)有考慮病人可以治愈及病人病發(fā)身亡的情況。思考題:考慮有病人病發(fā)身亡的情況,再對(duì)模型進(jìn)行修改。動(dòng)態(tài)微分方程模型模型三(SIS模型)

有些傳染?。ㄈ缌〖?愈后免疫力很低,還有可能再次被傳染而成為病人。模型假設(shè):(1)健康者和病人在總?cè)藬?shù)中所占的比例分別為s(t)、i(t),則:s(t)+i(t)=1(2)一個(gè)病人在單位時(shí)間內(nèi)傳染的人數(shù)與當(dāng)時(shí)健康人數(shù)成正比,比例系數(shù)為k(3)病人每天治愈的人數(shù)與病人總數(shù)成正比,比例系數(shù)為μ(稱日治愈率),病人治愈后成為仍可被感染的健康者,稱1/μ為傳染病的平均傳染期(如病人數(shù)保持10人,每天治愈2人,μ

=1/5,則每位病人平均生病時(shí)間為1/μ

=5天)。動(dòng)態(tài)微分方程模型模型的建立假設(shè)2、3得:將假設(shè)1代入,可得模型:動(dòng)態(tài)微分方程模型模型的解:動(dòng)態(tài)微分方程模型閾值σ=λ/μ的意義

一個(gè)病人在平均傳染期內(nèi)傳染的人數(shù)與當(dāng)時(shí)健康的人數(shù)成正比,比例系數(shù)為σ動(dòng)態(tài)微分方程模型模型的意義(t,i(t))圖(1)當(dāng)σ≤1時(shí),指?jìng)魅酒趦?nèi)被傳染的人數(shù)不超過(guò)當(dāng)時(shí)健康的人數(shù)。病人在總?cè)藬?shù)中所占的比例i(t)越來(lái)越小,最終趨于零。(2)當(dāng)σ>l時(shí),i(t)最終以1-1/σ為極限;(3)當(dāng)σ增大時(shí),i(∞)也增大,是因?yàn)殡S著傳染期內(nèi)被傳染人數(shù)占當(dāng)時(shí)健康人數(shù)的比例的增加,當(dāng)時(shí)的病人數(shù)所占比例也隨之上升動(dòng)態(tài)微分方程模型模型四(SIR模型)

某些傳染病如麻疹等,治愈后均有很強(qiáng)的免疫力,所以病愈的人既非健康人,也非病人。模型假設(shè):(1)人群分為健康者、病人、病愈免疫者三類,這三類人在總?cè)藬?shù)中所占的比例分別為s(t),

i(t),r(t),則有s(t)+i(t)+r(t)=1。(2)單位時(shí)間內(nèi),一個(gè)病人傳染的人數(shù)與當(dāng)時(shí)健康者人數(shù)成正比,比例系數(shù)為k(3)在單位時(shí)間內(nèi),病愈免疫的人數(shù)與當(dāng)時(shí)病人人數(shù)成正比,比例系數(shù)為μ動(dòng)態(tài)微分方程模型模型的建立從此方程無(wú)法求出i(t)與s(t)的解析解。我們可以從相軌線作定性分析動(dòng)態(tài)微分方程模型相軌線相軌線(s,i)圖中箭頭表示了隨著時(shí)間t的增加s(t)和i(t)的變化趨向動(dòng)態(tài)微分方程模型相軌線分析結(jié)果1、不論初始條件s0、i0如何.病人終將消失。2、最終未被感染的健康者的比例是s∞,圖中可看出是在(0,1/σ)內(nèi)的單根。3、若s0>1/σ,則i(t)先增加,當(dāng)s=1/σ時(shí),i(t)達(dá)到最大。4、若s0≤1/σ,則i(t)單調(diào)減小至零動(dòng)態(tài)微分方程模型閾值1/σ的意義1、減小傳染期接觸數(shù)σ,即提高閾值l/σ,使得

s0≤1/σ(即σ≤1/s0),傳染病就不會(huì)蔓延。2、衛(wèi)生、醫(yī)療水平:σ=λ/μ3、交換數(shù)的意義:σs=λs?1/μ是傳染期內(nèi)一個(gè)病人傳染的健康者的平均人數(shù),稱為交換數(shù),其含義是一個(gè)病人被σs個(gè)健康者交換。4、σ的估計(jì)動(dòng)態(tài)微分方程模型模型驗(yàn)證——印度孟買的一個(gè)例子

圖中,實(shí)際數(shù)據(jù)用圓點(diǎn)表示.可以看出,理論曲線與實(shí)際數(shù)據(jù)吻合得相當(dāng)不錯(cuò)。動(dòng)態(tài)微分方程模型SIR模型的兩個(gè)應(yīng)用被傳染比例的估計(jì)群體免疫和預(yù)防動(dòng)態(tài)微分方程模型被傳染比例的估計(jì)假定很小,接近于1其中這個(gè)結(jié)果表明,被傳染人數(shù)比例約為的2倍,當(dāng)該地區(qū)的衛(wèi)生和醫(yī)療水平不變,即不變時(shí),這個(gè)比例就不會(huì)改變。而當(dāng)閾值提高時(shí),減小,于是這個(gè)比例就會(huì)降低。動(dòng)態(tài)微分方程模型群體免疫和預(yù)防

根據(jù)對(duì)模型的分析,當(dāng)時(shí),傳染病不會(huì)蔓延,因而制止傳染病蔓延的途徑有兩條

1.提高衛(wèi)生和醫(yī)療水平(使閾值變大);

2.通過(guò)預(yù)防接種使群體得到免疫(降低)只要通過(guò)群體免疫使初始時(shí)刻的移出者比例(即免疫者比例)滿足(*)式,就可以制止傳染病的蔓延.(*)動(dòng)態(tài)微分方程模型課后任務(wù)

請(qǐng)各位同學(xué)進(jìn)行一些調(diào)查,根據(jù)模型算一算在廣州,非典型肺炎爆發(fā)的高潮大概是在何時(shí),與實(shí)際情況相吻合嗎?根據(jù)模型請(qǐng)給出你的建議。動(dòng)態(tài)微分方程模型思考題1

設(shè)某城市共有n+1人,其中一人出于某種目的編造了一個(gè)謠言。該城市具有初中以上文化程度的人占總?cè)藬?shù)的一半,這些人只有1/4相信這一謠言,而其他人約有1/3會(huì)相信。又設(shè)凡相信此謠言的人每人在單位時(shí)間內(nèi)傳播的平均人數(shù)正比于當(dāng)時(shí)尚未聽(tīng)說(shuō)此謠言的人數(shù),而不相信此謠言的人不傳播謠言。試建立一個(gè)反映謠傳情況的微分方程模型。動(dòng)態(tài)微分方程模型思考題2

汽車停車距離可分為兩段:一段為發(fā)現(xiàn)情況到開(kāi)始制動(dòng)這段時(shí)間里駛過(guò)的距離DT,這段時(shí)間為反應(yīng)時(shí)間;另一段則為制動(dòng)時(shí)間駛過(guò)的距離DR,現(xiàn)考核某司機(jī),考核結(jié)果如下:

行駛速度DTDR

36公里/小時(shí)3米4.5米

50公里/小時(shí)5米12.5米

70公里/小時(shí)7米24.5米(1)作出停車距離D的經(jīng)驗(yàn)公式(2)設(shè)制動(dòng)力正比于車重,建立理論分析模型并求出D的公式。動(dòng)態(tài)微分方程模型思考題3

本世紀(jì)初,在倫敦曾觀察到一種現(xiàn)象,大約每?jī)赡臧l(fā)生—次麻疹傳染病。生物數(shù)學(xué)家H·E索珀試圖解釋這種現(xiàn)象,他認(rèn)為易受傳染者的人數(shù)因人口中新添新的成員而不斷得到補(bǔ)充。試建立數(shù)學(xué)模型。動(dòng)態(tài)微分方程模型思考題4

房屋管理部門想在房頂?shù)倪吘壈惭b一個(gè)檐槽,其目的是為了雨天出入方便。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái),從屋脊到屋檐的房頂可以看成是一個(gè)12米長(zhǎng),6米寬的矩形平面,房頂與水平方向的傾斜角

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