SIR-модель эпидемии
Модель **SIR** (восприимчивые — инфицированные — перенесшие) — классическая компартментная схема динамики инфекций. В симуляторе используются нормированные доли **S + I + R = 1**: всё население разделено на восприимчивых (ещё могут заболеть), инфицированных (могут передавать) и перенесших (больше не заразны, предполагается иммунитет). ОДУ: **S′ = −β S I**, **I′ = β S I − γ I**, **R′ = γ I**, где **β** — интенсивность передачи (контакты и вероятность заражения), **γ** — скорость выздоровления (обратная типичному сроку заразности). Базовое число воспроизведения **ℛ₀ = β/γ** — сколько вторичных случаев в среднем даёт один инфицированный при **S ≈ 1**; при **ℛ₀ > 1** вспышка сначала растёт. Пороговое рассуждение даёт **S_crit ≈ 1/ℛ₀**; в однородной смеси без демографии ориентир доли иммунных **≈ 1 − 1/ℛ₀** часто называют стадным иммунитетом. Интегрирование — **RK4** с фиксированным шагом и перенормировкой **S + I + R** после шага; на графике — **S, I, R** по времени, розовая точка — максимум **I(t)**, пунктир при **ℛ₀ > 1** на уровне **y = 1 − 1/ℛ₀**. Ползунки задают **β**, **γ**, **I(0)** и **R(0)**. Нет рождений и смертей, сезонности, пространства, возрастов, стохастики, ослабления иммунитета — для этого есть **SEIR**, сетевые модели и др.
Для кого: Студенты курсов математического моделирования в биологии и здравоохранении, а также все, кто осваивает компартментные модели и эпидемические пороги.
Ключевые понятия
- Модель SIR
- Компартментная модель
- Базовое число воспроизведения (ℛ₀)
- Коэффициент передачи (β)
- Скорость выздоровления (γ)
- Порог стадного иммунитета
- Интегрирование Рунге–Кутты
- ОДУ
Как это работает
**SIR** делит население на восприимчивых **S**, инфицированных **I** и перенесших **R**. При **S + I + R = 1** и скоростях **−βSI**, **βSI − γI**, **γI** базовое число воспроизведения **ℛ₀ ≈ β/γ** задаёт порог: при **ℛ₀ > 1** вспышка растёт, пока **S** не опустится ниже **1/ℛ₀**; доля иммунных **1 − 1/ℛ₀** — ориентир стадного иммунитета в этой упрощённой модели.
Основные формулы
Часто задаваемые вопросы
- Почему здесь ℛ₀ = β/γ?
- В стандартной SIR с массовым действием **β S I** и выздоровлением **γ I** в начале вспышки при **S ≈ 1** один инфицированный «теряет» инфицированность с интенсивностью **γ** и создаёт новых с интенсивностью **β S ≈ β**, отношение **β/γ** и есть **ℛ₀**. При **ℛ₀ ≤ 1** детерминированная вспышка от малой доли не нарастает.
- Что означает пунктир на уровне 1 − 1/ℛ₀?
- Это учебный ориентир: какая доля иммунных в упрощённой однородной модели нужна, чтобы при ограничении только долей восприимчивых эффективное **ℛ** упало ниже единицы. Для реальной политики это не прогноз: смешение неоднородно, иммунитет может ослабевать, вакцинация и перенесённые случаи распределены неравномерно.
- Зачем нажимать «Сброс» после смены β, γ или начальных условий?
- Временной ряд и метка пика относятся к текущему прогону. Смена параметров «на лету» смешала бы разную динамику на одном графике. Сброс обнуляет время и строит историю заново от выбранных **I(0)** и **R(0)**.
- Чего не хватает этой простой SIR?
- Нет латентной стадии (**SEIR**), демографического обмена, сезонности, пространственной или сетевой структуры, возрастных слоёв, стохастики малых чисел, изменения поведения и явного учёта вакцинации. Это базовая учебная модель, а не инструмент прогноза конкретной болезни.
Ещё из «Визуализация математики»
Другие симуляторы в этой категории — или все 30.
Песчаная куча (SOC)
Абелева модель BTW: добавление зёрен, ≥4 – обрушение на соседей; критические лавины.
Частицы в поле течения
Синтетическое поле v(x,y,t); перенос с периодическими границами; опциональная сетка со стрелками.
Генератор Фракталов
Множество Мандельброта, множество Жюлиа, снежинка Коха. Бесконечное увеличение.
Игра «Жизнь» (Конвей)
Правила B3/S23 на торе: рисуйте клетки, запуск, пошагово — глайдер, LWSS, ружьё Госпера, пульсар и др.
a → v → x
Интегрирование ускорения для получения скорости и положения; совмещённые графики зависимости от времени.
Ряд Тейлора
Сравнение sin, cos или exp с суммой Тейлора около центра a до порядка n.