傳染病模型sisirsisdoc(參考版)
2025-07-20 17:00本頁面
【正文】 建模所得：1. 符號變量如何使用2. 如何求微分方程的解析解和數(shù)值解3. 對符號變量方程作圖時，先將其中的符號變量賦值，再將其變成數(shù)值變量，這也是一種有效的解決方法。并且，即使，從（7），（8）式可以看出，減少時，增加（通過作圖分析），降低，也控制了蔓延的程度，我們注意到，在中，人們的衛(wèi)生水平越高，日接觸率越??；醫(yī)療水平越高，日治愈率越大，于是越小，所以提高衛(wèi)生水平和醫(yī)療水平有助于控制傳染病的蔓延。如果僅當(dāng)病人比例有一段增長的時期才認(rèn)為傳染病在蔓延，那么是一個閾值，當(dāng)（即）時傳染病就會蔓延。3. 若，則先增加，當(dāng)時，達(dá)到最大值 （8）然后減小且趨近于0，則單調(diào)減小至。2. 最終未被感染的健康者的比例是，在（5）式中令得到，是方程 （7）在內(nèi)的根。由上圖結(jié)合表1可知，由初值增長至約時達(dá)到最大值，然后減少，則單調(diào)減少。,ts,x0)。[t,x]=ode45(39。ts=0:50。b=。2. 病人的日接觸率為，日治愈率為（與SI模型相同），傳染期接觸數(shù)為。模型三．SIR模型（1）模型假設(shè)1. 總?cè)藬?shù)N不變，人群分為健康者、病人和病愈免疫的移出者三類，稱SIR模型。) gtext(39。 plot(i,y) %作di/dt—i 的圖像 legend(39。 i=0::1。k1 本例中k=39。) y=subs(i,{k,a,i0},{,})。) legend(39。 plot(i,y) %作di/dt—i的圖像 gtext(39。 i=0::1。k1 本例中k=239。1/k39。) % 求用k表示的i—t解析式% 給k、a、i0指定特
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