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      ?

      含潛伏時滯效應(yīng)和非線性發(fā)生率的SEIR模型的長時間行為*

      2015-06-13 04:37:22楊若晨馬明菊齊逸飛
      關(guān)鍵詞:實根流行病平衡點

      楊若晨,馬明菊,齊逸飛,李 君

      (1. 圣約翰大學(xué)托賓商學(xué)院, 美國 紐約 NY11439;2. 莆田學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院, 福建 莆田 351100;3. 西北師范大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,甘肅 蘭州 730070;4. 西安電子科技大學(xué), 陜西 西安 710071)

      ?

      含潛伏時滯效應(yīng)和非線性發(fā)生率的SEIR模型的長時間行為*

      楊若晨1,馬明菊2,齊逸飛3,李 君4

      (1. 圣約翰大學(xué)托賓商學(xué)院, 美國 紐約 NY11439;2. 莆田學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院, 福建 莆田 351100;3. 西北師范大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,甘肅 蘭州 730070;4. 西安電子科技大學(xué), 陜西 西安 710071)

      研究了一類含有潛伏時滯和非線性發(fā)生率的SEIR流行病模型。給出了疾病流行的閾值條件,并且得到了無病平衡點和流行病平衡點的局部穩(wěn)定性條件。通過構(gòu)造適當(dāng)?shù)?Lyapunov 泛函, 結(jié)合 LaSalle 不變集原理, 證明了當(dāng)基本再生數(shù)R0≤1時,無病平衡點是全局漸近穩(wěn)定的;但當(dāng)R0>1時,流行病平衡點是全局漸近穩(wěn)定的, 同時利用數(shù)值模擬驗證了分析的結(jié)果。

      流行??;數(shù)學(xué)模型;潛伏期;復(fù)發(fā);時滯;全局穩(wěn)定性

      在有關(guān)傳染病模型的文獻中, 常常假設(shè)疾病的潛伏期是可以忽略的, 基于這種假設(shè)的傳染病模型被稱為是模型, 但是在某些疾病中, 它們的潛伏期是不能被忽略的,例如結(jié)核, 流感, 麻疹等[1-2]。感染了相應(yīng)病菌的染病者在潛伏期內(nèi)是不具有傳染性的, 他們會在發(fā)病前有一段潛伏期, 因此在描述這種潛伏期時, 引入時滯的因素是合理的[3-5]。Van den Driessche 和Zou 在文獻[6]中指出, 有些康復(fù)者會由于休眠致病菌的復(fù)原作用而復(fù)發(fā)成為感染者, 例如人和牛肺結(jié)核[7-8], 及弓形體病毒感染[9]等。比率依賴型發(fā)生率最早是由Arditi等在文獻[10]中引入, 后來由Li等應(yīng)用于傳染病模型中[11]。受文獻[6]和文獻[11]的啟發(fā), 考慮具有潛伏時滯影響的傳染病模型。我們將人群分為四類, 其人數(shù)分別記作易感者S(t), 處于潛伏期的人E(t), 感染者I(t), 具有短暫免疫者R(t)。

      (1)

      S(θ)=φ1(θ),E(θ)=φ2(θ),

      I(θ)=φ3(θ),R(θ)=φ4(θ),

      φi(θ)≥0,θ∈[-τ,0],

      φi(0)>0,i=1,2,3,4

      (2)

      (3)

      由文獻[12],系統(tǒng)(1)有滿足初始條件(2)和(3)的唯一解(S(t),E(t),I(t),R(t))。容易得到系統(tǒng)(1)初始值定義在[0,+∞)的所有解,當(dāng)t≥0時為正。

      1 平衡點和局部穩(wěn)定性

      (R0-1)

      (4)

      Aβe-μτ(μ+δ)>(aA+μ)·

      [δ(μ+ε)+μ(μ+γ+ε)]>

      aA[δ(μ+ε)+μ(μ+γ+ε)]

      βe-μτ(μ+δ)>a[δ(μ+ε)+μ(μ+γ+ε)]

      因此, 當(dāng)R0>1時, 正平衡點存在。系統(tǒng)(1)在無病平衡點處的特征方程為

      (λ+μ)2[λ2+P1(τ)λ+P0(τ)+

      (Q1(τ)λ+Q0(τ))e-λτ]=0

      (5)

      其中

      P1(τ)=2μ+δ+γ+ε,

      P0(τ)=(μ+δ)(μ+γ+ε)-δγ,

      顯然, 方程(5)有一個負實根λ=-μ, 其余的根由下面的方程來決定

      λ2+P1(τ)λ+P0(τ)+
      (Q1(τ)λ+Q0(τ))e-λτ=0

      (6)

      當(dāng)τ=0, 方程(6)變?yōu)?/p>

      λ2+(P1(0)+Q1(0))λ+P0(0)+Q0(0)=0

      直接計算得到

      P1(0)+Q1(0)=

      [(μ+γ+ε)μ+δ(μ+ε)](1-R0)>0

      因此,當(dāng)τ=0時,無病平衡點E1是局部漸近穩(wěn)定的。當(dāng)τ>0時,設(shè)iw(w>0)是方程(5)的一個純虛根,代入(5)式中,分離實部、虛部,直接計算得

      w2-P0(τ)=Q0(τ)coswτ+Q1(τ)wsinwt,

      P1(τ)w=Q0(τ)sinwτ+Q1(τ)wcoswτ

      平方相加得

      (7)

      [(μ+δ)4+δ2(γ(2μ+2ε+γ)+

      2δγ(μ+δ)2+2μδγ(μ+γ+ε)]>0

      因此, 當(dāng)R0<1時, 方程(7)無實根。注意到無病平衡點E1當(dāng)τ=0時是局部漸近穩(wěn)定的。由文獻[13]的定理4.1, 當(dāng)R0<1時, 無病平衡點E1是局部漸近穩(wěn)定的。

      f(λ)=λ2+P1(τ)λ+P0(τ)+

      (Q1(τ)λ+Q0(τ))e-λτ

      如果R0>1, 則

      f(0)=(1-R0)[μ(μ+γ+ε)+δ(μ+ε)]<0

      另一方面,當(dāng)λ→+∞時,f(λ)→+∞,故方程(5) 至少有一個正實根,因此當(dāng)R0>1時,無病平衡點E1不穩(wěn)定。

      下面考慮流行病平衡點E2的穩(wěn)定性。系統(tǒng)(1)在流行病平衡點E2處的特征方程為

      (λ+μ)[λ3+p2(τ)λ2+p1(τ)λ+p0+

      (q2(τ)λ2+q1(τ)λ+q0)e-λτ]=0

      (8)

      這里

      (2μ+δ+γ+ε)+α(μ+δ)·

      q2(τ)=-α,

      q1(τ)=-α(2μ+δ),

      q0(τ)=-αμ(μ+δ)

      方程(8) 有一個負實根λ=-μ, 其余的根由下面的方程決定

      λ3+p2(τ)λ2+p1(τ)λ+p0+

      (q2(τ)λ2+q1(τ)λ+q0)e-λτ=0

      (9)

      當(dāng)τ=0, 方程(9)變?yōu)?/p>

      λ3+(p2(0)+q2(0))λ2+(p1(0)+
      q1(0))λ+p0(0)+q0(0)=0

      當(dāng)R0>1時,經(jīng)過計算

      并且

      (p1(τ)+q1(τ))(p2(τ)+q2(τ))-(p0(τ)+q0(τ))=

      (2μ+δ)[μ(2μ+δ+γ+ε)-μα]+

      [(2μ+δ)(2μ+δ+γ+ε)-α(μ+δ)]·

      其中

      F2=(2μ+δ)[μ(2μ+δ+γ+ε)-μα]>0,

      F3=[(2μ+δ)(2μ+δ+γ+ε)-α(μ+δ)]·

      因此, 當(dāng)R0>1時, 方程(9) 沒有正實根, 平衡點E2當(dāng)τ=0時是局部漸近穩(wěn)定的。當(dāng)τ>0時, 設(shè)iw(w>0)是方程(9)的一個純虛根, 帶入(9)中, 分離實部、虛部, 直接計算得

      p1(τ)w-w3=

      (q0(τ)-q2(τ)w2)sinwτ-q1(τ)wcoswτ

      p2(τ)w2-p0(τ)=

      (q0(τ)-q2(τ)w2)coswτ-q1(τ)wsinwτ

      平方相加得到

      w6+a4,0w4+a2,0w2+a0,0=0

      其中,

      因此若R0>1時, 方程(9)沒有實根。注意到平衡點E2當(dāng)τ=0時是局部漸近穩(wěn)定的, 根據(jù)文獻[13]定理4.1, 得到當(dāng)R0>1時, 平衡點E2存在并且是局部漸近穩(wěn)定的。有下面的結(jié)論。

      定理1 對于系統(tǒng)(1)有,

      (i)若R0<1無病平衡點E1是局部漸近穩(wěn)定的;如果R0>1,E1是不穩(wěn)定的。

      (ii)若R0>1,系統(tǒng)(1)有唯一的流行病平衡點E2,并且它是局部漸近穩(wěn)定的。

      2 全局穩(wěn)定性

      通過構(gòu)造合適的Lyapunov泛函并利用LaSalle不變集原理討論系統(tǒng)(1)的無病平衡點E1和流行病平衡點E2的全局穩(wěn)定性。注意到在E(t)系統(tǒng)(1)的第一、第三和第四個方程中并未出現(xiàn), 因此只需要考慮系統(tǒng)(1)的子系統(tǒng)的穩(wěn)定性

      (10)

      證明 記S0=A/μ,(S(t),I(t),R(t))是系統(tǒng)(10)具有初始條件(2)的解。定義

      則V1(t)沿著系統(tǒng)(10)的全導(dǎo)數(shù)為

      (11)

      將A=μS0代入(11)式有

      (12)

      其中α如(4)式所定義。構(gòu)造如下形式的Lyapunov 泛函

      (13)

      由(12)式和(13)式

      (R0-1)I(t)

      (14)

      當(dāng)R0<1時,由(14)式知V′(t)≤0。由文獻[14]的定理5.3.1,定義M為集合{V′(t)=0}的最大不變子集。又由(14)式,{V′(t)=0}當(dāng)且僅當(dāng)S(t))=0,I(t)=0。注意到集合M是不變的, 對于集合M中的每個元素,有I(t)=0,I′(t)=0。因此由(10)的第二個方程,

      0=I′(t)=δR(t)

      證明 設(shè)(S(t),E(t),I(t),R(t)) 是系統(tǒng)(1)滿足初始條件(2)-(3)的正解,由系統(tǒng)(1)的第二個方程和條件(3)得到

      (15)

      再由定理2, 當(dāng)R0<1,t→∞時,

      (16)

      由(15)-(16)式,得

      注意到當(dāng)R0<1時, 系統(tǒng)(1)的無病平衡點E1是局部穩(wěn)定的, 因此E1是全局漸近穩(wěn)定的, 證畢。

      下面為了證明系統(tǒng)(1)的正平衡點E2的全局穩(wěn)定性, 首先來證明系統(tǒng)(10)的正平衡點E2的全局漸近穩(wěn)定性。

      證明 設(shè)(S(t),I(t),R(t))是系統(tǒng)(10)具有初始條件(2)的正解, 定義

      那么

      另外,定義

      構(gòu)造如下形式的Lyapunov泛函

      V2(t)=V2,0(t)+V2,1(t)

      那么

      函數(shù)

      H(t)=1-f(t)+lnf(t)

      3 數(shù)值模擬

      在本部分中, 對前面的相關(guān)的分析結(jié)果做數(shù)值模擬, 以驗證這些結(jié)果。其中所采用的數(shù)據(jù)均是估算值。

      例1 取參數(shù)值:A=0.9,μ=0.2,β=0.3,a=0.2,δ=0.2,γ=0.2,ε=0.2,τ=8, 此時經(jīng)計算R0=0.286 906<1, 由推論1, 無病平衡點是全局漸近穩(wěn)定的。如圖1 所示。

      圖1 當(dāng)R0<1時,系統(tǒng)(1)的無病平衡點E1是全局漸近穩(wěn)定的Fig.1 The disease free- equilibrium E1is globally asymptotically stable whenR0<1

      例2 取參數(shù)值:A=0.9,μ=0.2,β=0.3,a=0.2,δ=0.2,γ=0.2,ε=0.2,τ=0.6, 此時經(jīng)計算R0=1.260 36>1, 由推論2, 無病平衡點是全局漸近穩(wěn)定的。如圖2 所示。

      圖2 當(dāng)R0>1時,系統(tǒng)(1)的流行病平衡點E2是全局漸近穩(wěn)定的Fig.2 The epidemic equilibrium E2is globally asymptotically stable whenR0>1

      4 討 論

      在本文中,綜合考慮了一類同時具有潛伏時滯, 復(fù)發(fā)因素的SEIR傳染病模型,并完整地分析了模型的全局穩(wěn)定性, 得到了疾病流行的基本再生數(shù)R0。如果R0<1,系統(tǒng)(1)的無病平衡點是全局漸近穩(wěn)定的。相反,如果R0>1,流行病平衡點全局漸近穩(wěn)定。由基本再生數(shù)的表達式容易得到,潛伏時滯越大,有效接觸率越低, 基本再生數(shù)越小而且這種影響對于疾病的流行是指數(shù)級的。換言之,有效的控制疾病的潛伏期對于該類疾病的控制起著至關(guān)重要的作用,稍加延長疾病處在潛伏期內(nèi)的時間就有可能大大減少疾病流行的可能性。

      [1]FENGZ,HUANGW,CASTILLO-CHAVEZC.Ontheroleofvariablelatentperiodsinmathematicalmodelsfortuberculosis[J].JDynamDifferentialEquations, 2001, 13: 425-452.

      [2]HUOH,FENGL.GlobalstabilityforanHIV/AIDSepidemicmodelwithdifferentlatentstagesandtreatment[J].ApplMathModel, 2013, 37:1480-1489.

      [3]HETHCOTEHW,VANDENDRIESSCHEP.AnSISepidemicmodelwithvariablepopulationsizeandadelay[J].JMathBiol, 1995, 34:177-194.

      [4]HETHCOTEHW,VANDENDRIESSCHEP.TwoSISepidemilogicmodelswithdelays[J].JMathBiol, 2000, 40: 3-26.

      [5]GAOS,CHENL,TENGZ.PulsevaccinationofanSEIRepidemicmodelwithtimedelay[J].NonlinearAnal,RealWorldAppl, 2008, 9: 599-607.[6]VANDENDRIESSCHEP,ZOUX.Modelingrelapseininfectiousdiseases[J].MathBiosci, 2007, 207: 89-103.

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      [8]MARTINSW.Livestockdiseaseeradication:evaluationofthecooperativestate-federalbovinetuberculosiseradicationprogram[M].Washington:NationalAcademyPress, 1994.

      [9]VANLANDINGHAMKE,MARSTELLERHB,ROSSGW,etal.Relapseofherpessimplexencephalitisafterconventionalacyclovirtherapy[J].JAMAJ,AmMedAsoc, 1988, 259: 1051-1053.

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      [13]KUANGY.Delaydifferentialequationswithapplicationsinpopulationdynamics[M].NewYork:AcademicPress, 1993.

      [14]HALEJK,VERDUYNLUNELS.Introductiontofunctionaldifferentialequations[M].NewYork:Springer, 1993.

      [15]HADDOCKJR,TERJEKIJ.Liapunov-Razumikhinfunctionsandaninvarianceprincipleforfunctional-differentialequations[J].JDifferEquations, 1983, 48: 95-122.

      Long Time Behavior for an SEIR Epidemic Model with Latent Delay and Nonlinear Incidence Rate

      YANGRuochen1,MAMingju2,QIYifei3,LIJun4

      (1.Tobin College of Business, St.John’s University, New York NY11439, USA; 2. Department of Mathematics, Putian University, Putian 351100, China; 3. School of Economics, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China; 4..School of Mathematics and Statistics, Xidian University, Xi’an 710071, China)

      A mathematical model describing the transmission dynamics of disease with nonlinear incidence rate and delay is constructed. The local stability of the disease-free equilibrium and epidemic equilibrium is established by analyzing the corresponding characteristic equation. Using suitable Lyapunov function and LaSalle’s invariance principle, it is proved that ifR0≤1thenthedisease-freeequilibriumisgloballyasymptoticallystable,butifR0>1thentheepidemicequilibriumisgloballyasymptoticallystable.Somenumericalsimulationsarealsogiventoexplaintheconclusions.

      epidemic disease; mathematical model; incubation period; latent relapse; delay; global stability

      2014-07-31

      福建省教育廳中青年教師教育科研資助項目(JA13283)

      楊若晨(1994年生), 男;研究方向:微分方程與動力系統(tǒng);通訊作者:李君;E-mail:j.lee.nx@gmail.com

      10.1347/j.cnki.acta.snus.2015.01.006

      O

      A

      0529-6579(2015)01-0024-07

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