칸막이 모형의 휘황찬란함

우리는 프로그래머로서 가장 먼저 떠오르는 일 중 하나가 사람들이 사용할 수 있는 계기판을 만드는 것이다.And so I did. 그러나 계기판은 그렇게 독특하지 않다.수천 명이 있다.나의 계기판을 특별하게 할 수 있는 것은 아무것도 없다.this one,this one와this one가 있습니다.하지만, 코로나 상황을 예측하는 데 도움이 되는 SIR 모델이라는 것을 사용한 것이 흥미롭다.그래서 나는made one.다시 한 번, 이것은 유일한 도구가 아니라, 또 다른 도구가 있다.예를 들어 CovaSim는 코로나-19를 위해 전문적으로 만들어졌다.그렇다면 이 모형들은 어떻게 작동합니까?
모든 이 모델들은 SIR 모델 위에 세워진 것으로 SIR 모델은 쉽게 느끼고 감염되고 제거되는 것을 대표한다.R이 복구된 것을 보실 수 있지만, 이 예에서는 전염병의 발생을 더 잘 나타내기 위해 Removed를 사용합니다.R은 사망과 회복을 포함할 수 있다. 우리는 사람들이 다시 감염되지 않을 것이라고 가정한다.현재 쉽게 느끼는 사람들은 질병이 없는 사람들이다. 그들은 감염될 수도 있다.감염된 사람들은 감염되어 질병을 전파하는 사람들이다.제명된 사람들은 더 이상 이런 질병이 없고 감염될 수 없는 사람들이다.아주 간단하죠?이제 수학에 들어가자.
몇 가지 변수를 정의해 보겠습니다.

γ-회수율

베타-감염률

이 외에도 다음과 같은 추가 매개 변수가 있습니다.

R0-기본 번식수, 다시 말하면 1회 감염의 수량

이를 통해 다음과 같은 모델의 기본 방정식을 만들 수 있습니다.

SIR모델의 방정식
만약 네가 위의 방정식에 의해 헷갈린다면 걱정하지 마라!간단해!이는 쉽게 느끼는 사람들에게 베타×S×I인을 매일 손실시킨다는 것을 보여준다.감염된 사람은 매일 많은 사람이 증가하지만, 매일 γ×I명을 손실하고, 회복된 사람들은 γ×I명을 얻었다.
이를 고려하여 JavaScript 코드로 변환을 시작할 수 있습니다.

사용자가 감염률을 입력하지 않고 R0과 회복/삭제율을 입력하도록 했습니다. 저희가 그것들을 곱할 때 감염률을 얻었습니다

SIR모델의 장점은 그 자체가 매우 간단할 수 있지만 거의 확장을 위해 구축된 것이다.다음은 우리가 확장할 수 있는 것들입니다:

이것은 쉽게 느끼고 노출되며 감염되고 회복되며 사망하는 칸막이를 가진 SEIRD 모델을 형성했다.우리는 이제 그것을 제거하지 않는다. 그것은 죽음의 부분으로 분해되어 회복된다.그러나, 당신이 이미 알고 있는 바와 같이, 우리는 몇 가지 다른 매개 변수를 도입했습니다:

JS 코드에 대해 깊이 있게 토론하지는 않겠지만, 다른 방법을 생각해 봅시다.

우리는 이 모델을 끊임없이 확장하여 세계를 더욱 잘 대표할 수 있다. 이것은 분리 모델의 진정한 휘황찬란함이다

저의 다음 글을 계속 주목해 주십시오. 이 글에서 저는 이 방정식을 어떻게 사용해서 코로나-19 모델링을 돕고 데이터를 제공하는지 토론할 것입니다.또한 my

에서 데이터를 사용할 수 있으며 사용자 정의 매개 변수를 사용하여 SEIRD 모델을 만들 수 있습니다.SEIHCRD 모델 또는 다른 모델이 필요한 경우 HTML에서 라이브러리 자체를 사용할 수 있습니다.문서EpiJS playground를 보고 다음 HTML로 문서를 가져올 수 있습니다.

칸막이 모형의 휘황찬란함

Reference

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