PhysSandbox
Mécanique classiqueOndes et sonÉlectricité et magnétismeOptique et lumièreGravité et orbitesTravaux pratiques
🌙Astronomie et le ciel🌡️Thermodynamique🌍Biophysique, fluides et géosciences📐Visualisation mathématique🔧Ingénierie🧪Chimie
FRENRUESPT

Simulations voisines

Poursuivez avec des thèmes proches de cette catégorie — ou les 85 de «Visualisation mathématique».

Toute la catégorie →
NouveauCollège–lycée

Modèle SIR d’épidémie

Lancer la simulation

S + I + R = 1 : βSI et γI ; ℛ₀ ≈ β/γ, seuil d’immunité collective 1 − 1/ℛ₀ ; graphe temporel RK4.

NouveauUniversité

Euler et RK4 (pendule simple)

Lancer la simulation

Une même équation non linéaire du pendule simple et un même pas h : méthode d’Euler explicite à côté de Runge–Kutta d’ordre 4.

NouveauCollège–lycée

Croissance tumorale (Gompertz / logistique)

Lancer la simulation

V(t)→K : Gompertz ou logistique ; chimiothérapie −kV ; RK4, comparaison avec la courbe sans traitement.

NouveauCollège–lycée

Lotka–Volterra

Lancer la simulation

Modèle classique proie–prédateur : N′ = αN − βNP, P′ = δNP − γP. Plan de phase, intégration de Runge–Kutta, point d’équilibre (γ/δ, α/β).

NouveauUniversité

Domaines de stabilité de Runge–Kutta

Lancer la simulation

Stabilité absolue dans le plan z = hλ pour Euler explicite, RK2 et RK4 : déplacez λ et h, comparez |R(z)| et voyez pourquoi les modes raides imposent de petits pas explicites.

NouveauUniversité

Attracteur de Rössler

Lancer la simulation

Intégration par Runge–Kutta d’ordre 4 du système ẋ = −y − z, ẏ = x + ay, ż = b + z(x − c) ; cascade de doublement de période lorsque c croît.

PhysSandbox

Simulations interactives de physique, chimie et ingénierie pour les élèves, les enseignants et les curieux.

Physique

  • Mécanique classique
  • Ondes et son
  • Électricité et magnétisme

Sciences

  • Optique et lumière
  • Gravité et orbites
  • Astronomie et le ciel

Plus

  • Thermodynamique
  • Biophysique, fluides et géosciences
  • Visualisation mathématique
  • Ingénierie
  • Chimie

© 2026 PhysSandbox. Simulations scientifiques interactives et gratuites.

ConfidentialitéConditionsContact
Accueil/Visualisation mathématique/SEIR / SEIRS : épidémie

SEIR / SEIRS : épidémie

S + E + I + R = 1 : la latence σE retarde la contagiosité, guérison γI ; optionnellement ωR → S ; ℛ₀ = β/γ ; graphe RK4.

Paramètres (normalisation N = 1)

0.55
0.35
0.2
0.01
0.004
0

Le compartiment E décale le pic du foyer ; ℛ₀ = β/γ, car E n’a d’autre perte que le passage en I. En SEIRS, si ω > 0, des vagues répétées sont possibles ; le pointillé 1 − 1/ℛ₀ — seulement pour le SEIR.

Raccourcis clavier

  • •Espace ou Entrée — lecture / pause
  • •R — réinitialiser la série temporelle

Mesures

S (instantané)0.986
E (instantané)0.010
I (instantané)0.004
R (instantané)0.000
ℛ₀ = β/γ2.750
Collectif ≈ 1 − 1/ℛ₀0.636
Latence moyenne 1/σ2.9 j
Contagiosité moyenne 1/γ5.0 j

À propos du modèle

SEIR / SEIRS décrit une épidémie à compartiments. Le SEIR étend le SIR par le compartiment E (exposés, pas encore contagieux) : la contamination βSI mène en E, puis avec l’intensité σ le passage en I, guérison γI → R. Normalisation S + E + I + R = 1. La variante SEIRS ajoute la perte d’immunité ωR → S, ce qui peut donner une endémie ou des vagues répétées. Dans cette version, E n’a d’autre sortie que le passage en I, donc ℛ₀ = β/γ : le paramètre σ change le retard et la forme du pic, mais pas le seuil d’invasion. Intégration RK4, renormalisation après le pas, graphes S, E, I, R, marqueur du pic de I ; le pointillé 1 − 1/ℛ₀ seulement en mode SEIR (ω = 0). Pas de naissances ni de décès, ni de saisonnalité, ni d’espace, ni de stochasticité — modèle pédagogique de la latence et de l’affaiblissement de l’immunité.

Public : Épidémiologie mathématique et cours d’EDO : période de latence et foyers répétés si ω > 0, après le SIR.

Notions clés

  • modèle SEIR
  • modèle SEIRS
  • période de latence
  • compartiment E (exposés)
  • perte d’immunité
  • nombre de reproduction de base ℛ₀
  • méthode de Runge–Kutta

Comment ça marche

Le SEIR ajoute les exposés E : la contamination βSI mène en E, le passage σE → I, la guérison γI → R. E n’a d’autre perte que le passage en I, donc ℛ₀ = β/γ, et σ fixe le retard du pic. Le SEIRS renvoie des susceptibles par le flux ωR → S — endémie et vagues répétées possibles. Intégrateur RK4 avec renormalisation S+E+I+R ; sur le graphe, quatre fractions et le pic de I(t).

Formules

S' = −βSI + ωR · E' = βSI − σE · I' = σE − γI · R' = γI − ωR

Questions fréquentes

Pourquoi ℛ₀ reste-t-il β/γ alors qu’il y a E ?
De E, il n’y a qu’une sortie — le passage en I avec l’intensité σ. Chaque contaminé devient finalement contagieux et passe en I un temps moyen 1/γ ; si S ≈ 1, le nombre attendu de cas secondaires vaut β/γ. Un σ petit retarde le foyer, mais n’ôte pas les cas de la chaîne.
Comment E change-t-il la courbe du foyer ?
I se nourrit depuis E, et non directement des nouvelles contaminations, donc la croissance de I(t) est en retard : le pic des infectieux se décale en général vers la droite par rapport au SIR au même ℛ₀.
À quoi servent le mode SEIRS et le paramètre ω ?
Si ω > 0, les rétablis redeviennent susceptibles ; le schéma « une vague et l’immunité collective pour toujours » ne tient plus. Le pointillé 1 − 1/ℛ₀ est masqué en SEIRS : le seuil a été calculé à immunité permanente.
Pourquoi renormaliser S + E + I + R après un pas RK4 ?
L’intégration numérique donne une petite dérive de la somme des fractions ; diviser par la somme maintient l’état sur le simplexe, sans fausser notablement la dynamique au pas utilisé.