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ID:(349, 0)



Geändert SEIR Modelle

Definition

ID:(873, 0)



SEIR-Modellkurve

Bild

Bei SEIR-Modellen gibt es vier Kurven: anfällige, latente, infizierte und wiederhergestellte:

ID:(9703, 0)



Curvas del Modelo SEIR

Notiz

Das Modell kann die Gleichungen für anfälliges S, infiziertes I, latentes E und wiederhergestelltes R numerisch lösen:

$\displaystyle\frac{dS}{dt}=-\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)+\mu_bN-\mu_dS(t)$



$\displaystyle\frac{dE}{dt}=\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)-(\sigma+\mu_d)E(t)$



$\displaystyle\frac{dI}{dt}=\sigma E(t)-(\gamma+\mu_d)I(t)$



$\displaystyle\frac{dR}{dt}=\gamma I(t)-\mu_dR(t)$

Dabei ist t die Zeit \beta der Ansteckungsbecher, \sigma der Becher des Auftretens der Symptome im infizierten \gamma die Wiederherstellungsrate, C die Anzahl der Kontakte, N die Bevölkerung, \mu_b die Geburtenrate pro Kopf und \mu_d Pro-Kopf-Sterblichkeit.

ID:(6834, 0)



Modelos SEIR

Beschreibung

Variablen

Symbol
Text
Variable
Wert
Einheiten
Berechnen
MKS-Wert
MKS-Einheiten
$S_t$
S_t
Anfällig
-
$C$
C
Anzahl der Menschen mit diesem Kontakt
-
$S_{crit}$
S_crit
Asymptotische Anfällig
-
$I_{crit}$
I_crit
Asymptotische Infizierte
-
$E_{crit}$
E_crit
asymptotische Latent
-
$N$
N
Bevölkerung
-
$I_t$
I_t
Entzündet
-
$dR$
dR
erholt Variation
-
$\mu_b$
mu_b
Geburt Time Factor
$dt$
dt
Infinitesimale Variation of Time
s
$dI$
dI
Infizierte Variation
-
$E$
E
Latent
-
$\sigma$
sigma
Latent Factor Pass von Zeit Infizierte
$\gamma$
gamma
Recovery Time Factor
1/s
$\mu_d$
mu_d
Todeszeitfaktor
$dS$
dS
Variation der Empfänglich
-
$dE$
dE
Variation von Latent
-
$\beta$
beta
Wahrscheinlichkeit einer Infektion in Time
1/s
$R_t$
R_t
Wiederhergestellte
-
$R_0$
R_0
Übertragungskonstante

Berechnungen


Zuerst die Gleichung auswählen:   zu ,  dann die Variable auswählen:   zu 

Symbol
Gleichung
Gelöst
Übersetzt

Berechnungen

Symbol
Gleichung
Gelöst
Übersetzt

 Variable   Gegeben   Berechnen   Ziel :   Gleichung   Zu verwenden



Gleichungen


Beispiele

Bei den Anf lligen entspricht der Prozess der Erzeugung latenter Personen im SEIR-Modell dem Prozess der Erzeugung infizierter Personen im SIR-Modell. Daher ist in diesem Fall die Gleichung, die die Anf lligkeit beschreibt, in beiden Modellen dieselbe:

$\displaystyle\frac{dS}{dt}=-\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)+\mu_bN-\mu_dS(t)$

(ID 4086)

Bei der Gleichung der latenten F lle muss man zuerst diejenigen betrachten, die infiziert wurden, und dass das SIR-Modell zu den Infizierten f hrte\\n\\n

$-\displaystyle\frac{\beta C}{N} I(t) S(t)$

\\n\\nDabei ist \beta die Wahrscheinlichkeit einer Infektion, C die Anzahl der Kontakte, S die Anzahl der anf lligen Personen, I die Anzahl der Infizierten und N die Anzahl der Bev lkerung.\\n\\nDie Anzahl der Latenzen nimmt in Abh ngigkeit von der Fraktion \sigma ab, die die Symptome zeigt und Teil derjenigen ist, die mit den Symptomen I infiziert sind\\n\\n

$-\sigma E(t)$

\\n\\nEbenso sollten diejenigen ber cksichtigt werden, die an einer anderen Ursache sterben\\n\\n

$-\mu_d E(t)$



so wird die Gleichung sein, um das Latente zu beschreiben

$\displaystyle\frac{dE}{dt}=\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)-(\sigma+\mu_d)E(t)$

(ID 4087)

Betrachten Sie im Fall der Gleichung infizierter F lle zun chst diejenigen, die latent E sind und im Verh ltnis \sigma infiziert werden

\sigma E(t)

Die Anzahl der Infizierten nimmt in Abh ngigkeit von der \gamma -Fraktion des wiederhergestellten infizierten I ab

-\gamma I(t)

Ebenso sollten diejenigen ber cksichtigt werden, die an einer anderen Ursache sterben

-\mu_d I(t)

so wird die Gleichung sein, um die Infizierten zu beschreiben

$\displaystyle\frac{dI}{dt}=\sigma E(t)-(\gamma+\mu_d)I(t)$

(ID 4088)

Im Fall der Gleichung der wiederhergestellten F lle m ssen zuerst diejenigen ber cksichtigt werden, die infiziert sind I und die im Verh ltnis \gamma wiederhergestellt werden m ssen\\n\\n

$\gamma I(t)$

\\n\\nEbenso sollten diejenigen ber cksichtigt werden, die an einer anderen Ursache sterben\\n\\n

$-\mu_d R(t)$



so wird die Gleichung sein, um die Infizierten zu beschreiben

$\displaystyle\frac{dR}{dt}=\gamma I(t)-\mu_dR(t)$

(ID 4089)

Wenn die Wahrscheinlichkeit einer Infektion \beta ist, ist die Anzahl der Kontakte C, der Reproduktionsfaktor \gamma der Schrittfaktor von latent bis infiziert und \mu_d der Todesfaktor aus anderen Gr nden ist der Reproduktionsfaktor

$R_0=\displaystyle\frac{\beta C\sigma}{(\sigma+\mu_d)(\gamma+\mu_d)}$

(ID 4093)

In dem kritischen Fall, in dem das System stabil wird, ndert sich die Anzahl der Latex E nicht

$\displaystyle\frac{dE}{dt}=\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)-(\sigma+\mu_d)E(t)$



und das infizierte I

$\displaystyle\frac{dI}{dt}=\sigma E(t)-(\gamma+\mu_d)I(t)$



Dabei ist S die Anzahl der anf lligen Personen, \beta die Wahrscheinlichkeit einer Infektion, C die Anzahl der Kontakte, N Bev lkerungszahl, \gamma ist der Wiederherstellungsfaktor, \mu_b der Geburtsfaktor und \mu_d der Todesfaktor.

Die Anzahl der kritischen Latenzen kann aus der zweiten Gleichung gel scht werden

$\displaystyle\frac{E_{crit}}{N}=\displaystyle\frac{(\gamma+\mu_d)}{\sigma}\displaystyle\frac{I_{crit}}{N}$



Wenn dieser Wert in der ersten Gleichung ersetzt wird, wird der kritische Wert f r die anf lligen erhalten

$\displaystyle\frac{S_{crit}}{N}=\displaystyle\frac{(\sigma+\mu_d)(\gamma+\mu_d)}{\beta C\sigma}$

Dies entspricht der Situation, in der die infizierte Kurve ihr Maximum erreicht. Mit anderen Worten, die Anzahl der kritisch Anf lligen ist die Anzahl der Anf lligen, die in dem Moment verbleiben, in dem die Anzahl der Infizierten ihr Maximum erreicht.

(ID 4090)

Aus der Gleichung des infizierten I

$\displaystyle\frac{dI}{dt}=\sigma E(t)-(\gamma+\mu_d)I(t)$



Dabei ist \gamma der Wiederherstellungsfaktor, \sigma der latente bis infizierte Schrittfaktor, E die latenten und \mu_d der Faktor der Toten.

Da ist die Anzahl der anf lligen im kritischen Fall

$\displaystyle\frac{I_{crit}}{N}=\displaystyle\frac{\mu_bN-\mu_dS_{crit}}{{\beta C S_{crit}}}$



Sie k nnen die kritische Anzahl der Infizierten berechnen

$\displaystyle\frac{E_{crit}}{N}=\displaystyle\frac{(\gamma+\mu_d)}{\sigma}\displaystyle\frac{I_{crit}}{N}$

Dies entspricht der Situation, in der die infizierte Kurve ihr Maximum erreicht. Mit anderen Worten, die Anzahl der kritischen Latente ist die Anzahl der Latente, die in dem Moment verbleiben, in dem die Anzahl der Infizierten ihr Maximum erreicht.

(ID 4092)

Aus der Gleichung des anf lligen S

$\displaystyle\frac{dS}{dt}=-\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)+\mu_bN-\mu_dS(t)$



Dabei ist \beta die Wahrscheinlichkeit einer Infektion, C die Anzahl der Kontakte, N die Anzahl der Bev lkerung, I die Infizierten, \mu_b der Geburtsfaktor und \mu_d der Faktor der Toten.

Da ist die Anzahl der anf lligen im asymptotischen Fall

$\displaystyle\frac{S_{crit}}{N}=\displaystyle\frac{(\sigma+\mu_d)(\gamma+\mu_d)}{\beta C\sigma}$



Die asymptotische Anzahl der Infizierten kann berechnet werden

$\displaystyle\frac{I_{crit}}{N}=\displaystyle\frac{\mu_bN-\mu_dS_{crit}}{{\beta C S_{crit}}}$

(ID 4091)

Bei SEIR-Modellen gibt es vier Kurven: anf llige, latente, infizierte und wiederhergestellte:

(ID 9703)

Das Modell kann die Gleichungen f r anf lliges S, infiziertes I, latentes E und wiederhergestelltes R numerisch l sen:

$\displaystyle\frac{dS}{dt}=-\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)+\mu_bN-\mu_dS(t)$



$\displaystyle\frac{dE}{dt}=\displaystyle\frac{\beta C}{N}I(t)S(t)-(\sigma+\mu_d)E(t)$



$\displaystyle\frac{dI}{dt}=\sigma E(t)-(\gamma+\mu_d)I(t)$



$\displaystyle\frac{dR}{dt}=\gamma I(t)-\mu_dR(t)$

Dabei ist t die Zeit \beta der Ansteckungsbecher, \sigma der Becher des Auftretens der Symptome im infizierten \gamma die Wiederherstellungsrate, C die Anzahl der Kontakte, N die Bev lkerung, \mu_b die Geburtenrate pro Kopf und \mu_d Pro-Kopf-Sterblichkeit.

(ID 6834)


ID:(349, 0)