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      具有指數(shù)型發(fā)生率的離散SIS模型的動(dòng)力學(xué)研究

      2016-05-10 12:54:01毛紅艷藺小林
      關(guān)鍵詞:感者平衡點(diǎn)感染者

      毛紅艷, 曹 慧, 藺小林

      (陜西科技大學(xué) 文理學(xué)院, 陜西 西安 710021)

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      具有指數(shù)型發(fā)生率的離散SIS模型的動(dòng)力學(xué)研究

      毛紅艷, 曹 慧, 藺小林

      (陜西科技大學(xué) 文理學(xué)院, 陜西 西安 710021)

      研究了一類具有指數(shù)發(fā)生率的離散SIS傳染病模型的動(dòng)力學(xué)性態(tài).利用再生矩陣的方法定義了模型的基本再生數(shù);對(duì)模型進(jìn)行分析得到平衡點(diǎn)的存在性和穩(wěn)定性,同時(shí)也得到了模型的持久性;通過(guò)參數(shù)賦值,利用數(shù)值模擬方法對(duì)平衡解的相關(guān)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證.

      SIS模型; 差分方程; 平衡點(diǎn); 漸近穩(wěn)定性

      0 引言

      近些年來(lái),傳染病模型已經(jīng)成為生物數(shù)學(xué)研究的一個(gè)熱門(mén)話題.傳染病的發(fā)展過(guò)程與時(shí)間緊密相關(guān),從統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來(lái)看,使用離散時(shí)間替代連續(xù)時(shí)間(采集數(shù)據(jù)是在離散的時(shí)間段收集的)更符合客觀實(shí)際,特別對(duì)具有較慢傳播率的傳染病更是如此.

      1 SIS模型建立及分析

      本文討論治愈后還會(huì)再次感染的傳染病模型,即離散SIS傳染病模型.離散SIS傳染病模型是在倉(cāng)室模型[3]的基礎(chǔ)上,把總?cè)丝诜譃橐赘姓吆透腥菊邇蓚€(gè)倉(cāng)室,記t時(shí)刻易感者的人口數(shù)量為S(t),感染者人口數(shù)量為I(t),總?cè)丝跀?shù)量為N(t),滿足N(t)=S(t)+I(t).

      本文在研究疾病傳播過(guò)程中,做三個(gè)假設(shè):

      (1)易感者患病不存在潛伏期,也就是疾病的潛伏期比較短可以忽略不計(jì);

      (2)一個(gè)染病者一旦與易感者接觸就必然具有一定的感染力;

      (3)每一個(gè)新入人口都是易感者,包括新生兒和遷入人口,且新入人口記為常數(shù)Λ.

      當(dāng)單位時(shí)間內(nèi)易感者個(gè)體成為感染者概率是1-G(I),其中G:[0,∞]→[0,1]是一個(gè)單調(diào)函數(shù)[4],滿足:

      G(0)=1,G′(x)<0,G″(x)≥0,?x∈[0,∞]

      圖1 SIS模型

      運(yùn)用差分方程[5]表示此模型,則相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型為:

      (1)

      Ω={(S,I)|S≥0,I≥0,S+I≤N*}

      下面將在條件S(t)+I(t)≤N*下,研究與模型(1)的極限狀態(tài)模型(2)解的性態(tài).

      (2)

      為了下面討論方便起見(jiàn),先給出離散線性系穩(wěn)定性判據(jù).

      對(duì)線性系統(tǒng)

      X(t+1)=AX(t)

      (*)

      其零解的漸近穩(wěn)定性有如下判據(jù).

      引理2[6](Jury判據(jù))設(shè)系統(tǒng)(*)的特征多項(xiàng)式為

      Pn(λ)=|λI-A|=a0λ″+a1λn-1+…+an-1λ+an

      則系統(tǒng)(*)的零解漸近穩(wěn)定的充分必要條件為

      m=2,3,…,n-1;i=0,1,…,m.

      2 基本再生數(shù)

      基本再生數(shù)[7]表示在發(fā)病初期,當(dāng)所有人均為易感者時(shí),一個(gè)染病者在其平均染病期內(nèi)所傳染的人數(shù).R0=1往往是系統(tǒng)的一個(gè)閾值,通??捎肦0討論傳染病的性態(tài).當(dāng)R0<1時(shí),疾病會(huì)最終消失,當(dāng)R0>1時(shí),疾病會(huì)在人群中持續(xù)存在.當(dāng)R0>1且比較大時(shí),表示該傳染病很難控制,并可能在該地區(qū)爆發(fā)大規(guī)模的流行病.

      對(duì)模型(1),根據(jù)再生矩陣[8]的方法,可寫(xiě)出矩陣生育矩陣F和過(guò)渡矩陣V,其中

      V=[p(1-γ)I(t)]

      根據(jù)基本再生數(shù)的計(jì)算方法可知:

      因此

      運(yùn)用參考文獻(xiàn)[9]中的迭代方法,使用數(shù)學(xué)軟件matlab進(jìn)行數(shù)值模擬,可以得到感染者I(t)與三個(gè)參數(shù)p,β,γ的關(guān)系.給定初值,I(0)=25,S(0)=75在滿足00,0<γ<1的條件下,得到感染者I(t)與三個(gè)參數(shù)p,β,γ的關(guān)系如圖2所示.

      圖2 感染者I(t)隨三個(gè)參數(shù)變化趨勢(shì)圖

      3 平衡點(diǎn)的存在性和穩(wěn)定性

      證明:首先討論模型(2)的無(wú)病平衡點(diǎn)的存在性.

      當(dāng)p(1-γ+β)>1時(shí),討論地方病平衡點(diǎn)的存在性,分析模型(2),取f:[0,1]→[0,1],則

      f(y)=p(1-e-βy)(1-y)+p(1-γ)y

      (3)

      f′(y)=pe-βy(β(1-y)+1)-pγ

      (4)

      f″(y)=-pβe-βy(β(1-y)+2)

      (5)

      (6)

      代入p0

      其特征多項(xiàng)式為:

      |λI-J0|=(λ-p)(λ-p(1+β-γ)),

      可得J0的特征多項(xiàng)式的根為λ1=p,λ2=p(1+β-γ),利用Jury判據(jù)可以知道,當(dāng)p(1-γ+β)<1,模型(2)的無(wú)病平衡點(diǎn)p0為局部漸近穩(wěn)定的.

      p(1+β-γ)I(t)

      以下運(yùn)用數(shù)學(xué)軟件matlab數(shù)值模擬來(lái)驗(yàn)證地方病平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性.

      當(dāng)p(1-γ+β)>1時(shí),參數(shù)Λ=10,p=0.9,β=0.3,γ=0.05,即R0=1.862 07>1,給定初值:

      I(0)=25,S(0)=75,

      I(0)=50,S(0)=50,

      I(0)=75,S(0)=25,

      可得到地方病平衡點(diǎn)的數(shù)值模擬結(jié)果,如圖3所示.

      圖3 易感者隨時(shí)間變化趨勢(shì)

      4 持久性

      下面我們討論模型在R0>1時(shí),模型(2)是持久[10]的.

      定理3 當(dāng)R0>1時(shí),模型(2)是持久的.

      設(shè)M?={(S(0),I(0))∈?X0|Φt(S(0),I(t))∈?X0,?t≥0,t∈N},則M?={(S,0)∈?X0|S≥0}.事實(shí)上,{(S,0)∈?X0|S≥0}?M?,對(duì)于?(S(0),I(0))∈M?,可以判定I(t)=0,?t≥0,t∈N恒成立.否則,存在T≥0,使I(t)>0,t≥T,t∈N.也就是,當(dāng)取初值(S(0),I(0))∈M?,則(S(t),I(t))?M?.根據(jù)以上分析,M?={(S,0)∈?X0|S≥0}成立,M?中僅包含一個(gè)平衡點(diǎn)p0,且p0是漸近穩(wěn)定的.

      S1(t+1)=Λ+pS1(t)+pγε

      (7)

      對(duì)于給定的參數(shù)數(shù)值可得到地方病平衡點(diǎn)p1,且p1是集合X中的孤立不變集,并滿足Ws(p1)∩X0=?,則集合M?中的每一條軌道都趨近p1,并且p1在集合M?中是非循環(huán)的.故存在δ>0,對(duì)?(S(0),I(0))∈X0,滿足:

      5 小結(jié)

      本文依據(jù)多個(gè)傳染病模型[10-14]研究結(jié)果,給出了合理的模型假設(shè),并對(duì)模型進(jìn)行了分析和研究,得到SIS模型的無(wú)病平衡點(diǎn)和地方病平衡點(diǎn),對(duì)無(wú)病平衡點(diǎn)和地方病平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性給出了判斷.而由于方程求解的局限性,只能給出地方病平衡點(diǎn)存在唯一性.本文利用再生矩陣的方法,定義了基本再生數(shù)R0.當(dāng)R0=1是系統(tǒng)的閾值,會(huì)根據(jù)分支理論再進(jìn)一步討論.本文主要論證系統(tǒng)的無(wú)病平衡點(diǎn)和地方病平衡點(diǎn)在R0>1和R0<1時(shí)的存在性和穩(wěn)定性.

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      [12] 楊俊仙,閆 萍.一類具非線性發(fā)生率的SIQS傳染病模型的動(dòng)力學(xué)性態(tài)分析[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2015,42(3):271-275.

      [13] 陳 輝,徐 瑞.一類具有飽和發(fā)生率的離散型SIS傳染病模型[J].軍械工程學(xué)院學(xué)報(bào),2014,26(5):70-74.

      [14] 王 蕾,王 凱,張學(xué)良,等.具有標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生率和因病死亡率的離散SIS傳染病模型的全局穩(wěn)定性分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2014,44(19):310-316.

      【責(zé)任編輯:蔣亞儒】

      The dynamics of discrete-time SIS model with exponential occurrence rate

      MAO Hong-yan, CAO Hui, LIN Xiao-lin

      (School of Arts and Sciences, Shaanxi University of Science & Technology, Xi′an 710021, China)

      In this paper,the discrete-time SIS epidemic model with exponential occurrence rate is investigated.Using the renewable matrix method,we defined the basic reproductive number;The existence and stability conditions of equilibria and the persistence of SIS model are discussed.Numerical simulations are conducted to demonstrate our theoretical results.

      SIS model; differential equation; equilibrium point; asymptotic stability

      2016-03-11

      國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11301314); 陜西省科技廳自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014JQ1025); 陜西科技大學(xué)學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)計(jì)劃項(xiàng)目(2013XSD39)

      毛紅艷(1989-),女,河南葉縣人,在讀碩士研究生,研究方向:生物數(shù)學(xué)理論及應(yīng)用

      1000-5811(2016)05-0174-05

      O151.21

      A

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