COVID-19传播的数学模型
数值分析
2022-01-26 v4 机器学习
数值分析
摘要
疾病传播通过流行病学、应用数学和统计学等学科进行研究。传播的数学模拟模型对解决公共和个人健康挑战具有意义。SIR模型采用 compartmental 方法，通过易感、感染和移除（康复和死亡）个体三个因素包含传播动态和非线性行为。利用Lambert W函数，我们提出了一个研究SIR模型解的框架。这展示了将COVID-19传播数据应用于真实世界疾病蔓延建模。包括SIR、SIRmp和SEIRpqr模型在内的不同疾病模型就其预测疾病传播的能力进行了比较。讨论了物理距离影响和个人防护装备使用与COVID-19传播的相关性。
引用
@article{arxiv.2105.11627,
title = {Least-Squares ReLU Neural Network (LSNN) Method For Scalar Nonlinear Hyperbolic Conservation Law},
author = {Zhiqiang Cai and Jingshuang Chen and Min Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.11627},
year = {2022}
}