应用于信息传播的领域意义,
应用于信息传播的研究,SIR模型可以描述如下:最初,所有的节点都处于易感染状态,对应个体不知道信息的情况。然后部分节点接触到此信息,变为感染状态。这些节点试着感染处于易感染态的节点,或者进入恢复状态。感染一个节点,即传递信息或者影响节点对某事的态度。恢复状态,即免疫,处于恢复状态的节点不再参与信息的
Daniel Bernoulli Hamer、Ross Kermack与McKendrick
传染病模型有着悠久的历史,一般认为始于1760年Daniel Bernoulli在他的一篇论文中对接种预防天花的研究。真正的确定性传染病数学模型研究的前进步伐早在20世纪初就开始了,Hamer、Ross等人在建立传染病数学模型的研究中做出了大量的工作,直到1927年Kermack与McKendrick在研究流行于伦敦的黑死病时提出了的SIR仓室模型,并于1932年继而建立了SIS模型,在对这些模型的研究基础上提出了传染病动力学中的阈值理论。Kermack与McKendrick的SIR模型是传染病模型中最经典、最基本的模型,为传染病动力学的研究做出了奠基性的贡献。
模型中把传染病流行范围内的人群分成三类:S类,易感者(Susceptible),指未得病者,但缺乏免疫能力,与感病者接触后容易受到感染;I类,感病者(Infective),指染上传染病的人,它可以传播给S类成员;R类,移出者(Removal),指被隔离,或因病愈而具有免疫力的人。但是应注意到,模型对人群的分类不够细致,没有明确考虑隔离的因素。而现实中对疑似病人的隔离是控制疫情传播的有效手段。模型没有引入反馈机制,在预测过程中,单纯依据已有数据预测未来较长一段时间的数据,必然会使准确度降低。此外,微分方程组求解较为困难,且对初值比较敏感,这对模型的稳健性是一个很大的影响。
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