病毒传播的SIR数学模型(冠状病毒或其他)
将他本周的选择是病毒传播的SIR数学模型(冠状病毒或其他)通过汤姆Beekhuysen.目前Simulink提交的最受欢迎的作品之一是一个模型,它可以预测一种疾病在固定规模的人群中传播时的每日病例数。虽然模型只有10个块,但它能够产生我们最近几个月都很熟悉的投影曲线。这证明了在Simulink中创建模型是多么容易。我喜欢Simulink的另一个原因是它易于理解模型。这些图形使得模型的三个相互关联的微分方程如此平易近人,以至于我立即开始思考如何修补它。我以一种对我来说更有意义的方式重组了它:
I积分器旁边的淡蓝色无线图标表示我是记录信号.这使我能够记录多种不同感染率的结果。然后我使用模拟数据检查器将感染率在0.12至0.40之间的每日病例可视化。对于100万人口来说,结果会有很大的不同:
汤姆的模型启发了我去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是一个常数?将它们转换为随时间变化的函数来模拟隔离措施将是一种可以快速尝试的变体。您还可以将人口划分为人口统计学类别,如年龄层和/或工作类型。感染率可以为每个群体定制,以考虑到基本工作人员、退休人员等不同的风险。你有什么想法来构建一个更复杂的模拟?
让我们知道你的想法在这里或者留下评论汤姆。
I积分器旁边的淡蓝色无线图标表示我是记录信号.这使我能够记录多种不同感染率的结果。然后我使用模拟数据检查器将感染率在0.12至0.40之间的每日病例可视化。对于100万人口来说,结果会有很大的不同:
汤姆的模型启发了我去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是一个常数?将它们转换为随时间变化的函数来模拟隔离措施将是一种可以快速尝试的变体。您还可以将人口划分为人口统计学类别,如年龄层和/或工作类型。感染率可以为每个群体定制,以考虑到基本工作人员、退休人员等不同的风险。你有什么想法来构建一个更复杂的模拟?
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