Covid-19传播：基于欧几里得网络SIR模型的数据复现与预测
物理与社会
2020-03-17 v1 统计力学
种群与进化
摘要
我们研究中国Covid-19疫情中累积及每日病例数的数据。累积数据可拟合至先前在欧几里得网络上研究的易感-感染-移除（SIR）模型所得的经验形式。将中国与意大利的病例数相对于距震中距离作图，我们发现近似幂律变化，指数，强烈表明空间依赖性起关键作用，该因素已包含于模型中。我们在此报告，欧几里得网络上的SIR模型能以高精度复现中国给定参数值下的数据，并可预测疫情（至少局部）预计何时结束。
引用
@article{arxiv.2003.07063,
title = {Covid-19 spread: Reproduction of data and prediction using a SIR model on Euclidean network},
author = {Kathakali Biswas and Abdul Khaleque and Parongama Sen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07063},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 3 figures