一种随机 $\theta$-SEIHRD 模型：为 COVID-19 传播引入随机性
数值分析
2020-10-30 v1 数值分析
摘要
在本文中，我们主要将 [10] 中发展的确定性模型扩展至随机情形。更确切地说，我们通过假设某些系数遵循给定的随机动力学，在其中引入了随机性。由此，模型变量现在由随机过程表示，可通过适当求解随机微分方程组进行模拟。因此，该模型比其确定性对应模型更为完整和灵活，因为它包含了更现实情形中存在的额外不确定性。特别地，可以计算主要变量的置信区间与最坏情况情景。
引用
@article{arxiv.2010.15504,
title = {A stochastic $\theta$-SEIHRD model: adding randomness to the COVID-19 spread},
author = {Álvaro Leitao and Carlos Vázquez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15504},
year = {2020}
}
备注
19 pages