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第五章 微 分 方 程 模 型如果实际对象的某特性是随时间(或空间)变化的,那么分析它的变化规律,预测它的未来性态时,通常要建立此实际对象的动态模型,这就是微分方程模型.1 传 染 病 模 型建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,分析受感染人数的变化规律,预报传染病高潮的到来等,一直是各国有关专家和官员关注的课题.考虑某地区的传染病的传染情况,设该地区人口总数为,既不考虑生死,也不考虑迁移,时间以天为计量单位.一. SI 模 型假设条件:1. 人群分为易感染者(Susceptible)和已感染者(Infective)两类人,简称为健康人和病人,在时刻这两类人在总人数中所占比例分别记作和.2. 每个病人每天有效接触的平均人数是(常数),称为日接触率,当病人与健康人有效接触时,使健康者受感染变为病人.试建立描述变化的数学模型.解: 由假设2知,每个病人每天可使个健康者变为病人,又由于病人数为,每天共有个健康人被感染.于是就是病人数的增加率,即有(1) 而.又记初始时刻()病人的比例为,则这就是Logistic模型,其解为 结果分析作出和的图形如下:1. 当时,取到最大值,此时刻为2. 当时,即所有人终将被传染,全变为病人(这是不实际的).二. SIS 模 型在前面假设1、2之下,再考虑病人可以医治,并且有些传染病如伤风、痢疾等愈后免疫力很低,可以假定无免疫性,于是病人被治愈后变成健康者,健康者还可以被感染再变成病人,此模型称SIS模型.假设1、2同SI模型,增加假设:3. 病人每天被治愈的人数占病人总数的比例为,称为日治愈率.病人治愈后成为易感染者(健康人).显然是这种传染病的平均传染期.解:在假设1、2、3之下,模型(1)修正为于是 解得 结果分析1. 令.注意到和的含义,可知是一个传染期内每个病人有效接触的平均人数,称为接触数. 2. 接触数是一个阈值.当时,病人比例越来越小,最终趋于零.当时,的增减性取决于的大小,其极限值.3. SI模型是SIS模型中的情形.三. SIR 模 型 大多数传染病如天花、流感、肝炎、麻疹等治愈后均有很强的免疫力,所以病愈的人既非健康者,也非病人,他们已经退出传染系统,此时模型的假设为1.人群分为健康者、病人和病愈免疫的移出者三类,称为SIR模型.三类人在总人数中占的比例分别记作、和.1. 病人的日接解率为,日治愈率为(与SIS模型相同),传染期接触数为.解:由假设1,有 由假设2,得 又设于是(2)我们在相平面上来讨论解的
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