15.4: Рівняння СІ
- Page ID
- 2904
SIR також є «частотно-залежною» моделлю, на одному кінці спектра, яка має моделі «залежні від щільності» на іншому кінці. Частотна залежність наближає ситуації, в яких поширення інфекції обмежено, тоді як залежність щільності наближає ситуації, в яких потенційні жертви обмежені.
Але поки що не турбуйтеся про повну модель SIR. Тут ми спростимо його, щоб розкрити його основні властивості. По-перше, припустимо, що одужання немає - це невиліковна хвороба, яка, заразившись, залишається зі своєю жертвою назавжди. Багато вірусні захворювання наближають до цієї ситуації—герпес і ВІЛ, наприклад. Сірим кольором нижче наведені всі терміни, які випадуть, якщо не буде відновлення.
\[\frac{dS}{dt}\,=\,b(S+I\color{grey}{+R}\color{black}\,)\,-\beta\,I\frac{S}{S+I\color{grey}{+R}}\,-\delta\,S\]
\[\frac{dI}{dt}\,=\beta\,I\frac{S}{S+I\color{grey}{+R}}\,\color{grey}{-\gamma\,I}\color{black}{\,-\alpha\,I}\]
\[\color{grey}{\frac{dR}{dt}\,=\gamma\,I\,-\delta\,R}\]
Видалення цих термінів дає модель «СІ».
\[\frac{dS}{dt}\,=\,b(S+I)\,-\beta\,I\frac{S}{S+I}\,-\delta\,S\]
\[\frac{dI}{dt}\,=\beta\,I\frac{S}{S+I}\,-\alpha\,I\]
Але ми не будемо стосуватися цієї моделі тільки зараз.