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      一類具有非線性發(fā)生率的SEIR傳染病模型的全局穩(wěn)定性分析?

      2016-05-24 09:38:23宋修朝李建全楊亞莉
      關(guān)鍵詞:平衡點(diǎn)傳染全局

      宋修朝李建全楊亞莉

      (1-空軍工程大學(xué)理學(xué)院,西安 710051;2-陜西師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,西安 710062)

      1 引言

      由Kermack和Mckendrick在1927年提出的倉室模型[1]是迄今為止研究傳染病動(dòng)力學(xué)的最基本的模型.目前,大多數(shù)模型仍假設(shè)發(fā)生率為雙線性型的或標(biāo)準(zhǔn)型的[1-3].鑒于很多傳染病的傳播機(jī)制并沒有完全為人所知,所以近年來具有非線性發(fā)生率的傳染病模型越來越受到重視[4-10],其中文獻(xiàn)[4–7]考慮了非線性發(fā)生率為(q和p是正數(shù))的傳染病模型,文獻(xiàn)[8–10]考慮了非線性發(fā)生率為g(I)S的傳染病模型.Korobeinikov和Maini[11]研究了非線性發(fā)生率為f(S,I,N)的傳染病模型,函數(shù)f(S,I,N)滿足如下條件:

      1)

      2)對于所有的S,I>0;

      3)對所有的S,I>0.

      該文在一定條件下,證明了模型的全局穩(wěn)定性.

      文獻(xiàn)[9]考慮了非線性發(fā)生率為g(I)S的時(shí)滯的SEIR傳染病模型,其中β表示一個(gè)染病者的傳染能力,1/(1+εI)表示當(dāng)染病者I數(shù)目增加時(shí)其對發(fā)生率的影響.文獻(xiàn)[10]考慮了非線性發(fā)生率也為g(I)S的SIRS傳染病模型,其中(H是正數(shù)).顯然,g(I)都滿足

      所以,我們將考慮一類具有形式為f(S)g(I)的非線性發(fā)生率的SEIR傳染病模型,其中函數(shù)f(S)和g(I)滿足如下條件:

      本文考慮的模型是對文獻(xiàn)[9]中所考慮模型的發(fā)生率的推廣,也是對文獻(xiàn)[10]中所考慮模型的推廣,并且得到了模型全局穩(wěn)定性的充要條件.在文獻(xiàn)[12]中,作者提出了證明具有雙線性發(fā)生率的傳染病模型的全局穩(wěn)定性的一種代數(shù)方法.我們將利用此代數(shù)方法證明本文的主要結(jié)論.

      2 模型及平衡點(diǎn)的存在性

      考慮如下傳染病模型

      在模型(1)中,總?cè)丝诜譃樗膫€(gè)倉室:易感者S(t)、潛伏者E(t)、傳染者I(t)和恢復(fù)者R(t).μA是總?cè)丝诘某?shù)輸入;μ是自然死亡率;q是潛伏者向傳染者的轉(zhuǎn)換率;γ是傳染者的恢復(fù)率;α是因病死亡率.函數(shù)f(S)和g(I)滿足條件(i),(ii)和(iii).

      模型(1)中前三個(gè)方程與R無關(guān),因此,考慮如下子系統(tǒng)

      由于

      所以系統(tǒng)(2)的初值在R3+中的解的非負(fù)性得到了保證.將系統(tǒng)(2)的三個(gè)方程相加可得

      因此,集合是系統(tǒng)(2)的一個(gè)正不變集.

      顯然系統(tǒng)(2)總存在一個(gè)無病平衡點(diǎn)P0(A,0,0).利用再生矩陣[13]可求得系統(tǒng)(2)的基本再生數(shù)

      系統(tǒng)(2)的地方病平衡點(diǎn)由方程組

      確定.由(3)的最后一個(gè)方程可得

      將(3)的前兩個(gè)方程相加得

      所以

      為了保證S>0,只需

      當(dāng)I/=0時(shí),由(3)的第二個(gè)方程和(4)可知

      將(5)代入(6),得

      因?yàn)閒′(S)>0,所以當(dāng)

      時(shí),函數(shù)F(I)是遞減的,并且

      由條件(ii)和(iii)可知:函數(shù)G(I)是遞增的,并且

      所以當(dāng)R0>1,即

      時(shí),方程(7)存在唯一的正根I?,且

      當(dāng)R0≤1時(shí),方程(7)不存在正根.此時(shí),系統(tǒng)(2)不存在地方病平衡點(diǎn).所以我們有如下結(jié)論:

      定理1系統(tǒng)(2)總存在一個(gè)無病平衡點(diǎn)當(dāng)除了外,系統(tǒng)(2)還存在唯一的一個(gè)地方病平衡點(diǎn)其中

      I?是方程(7)在區(qū)間內(nèi)的正根.

      3 平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性

      在本節(jié)中,我們將證明系統(tǒng)(2)的平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性.第一個(gè)結(jié)論是:

      定理2當(dāng)R0≤1時(shí),系統(tǒng)(2)的無病平衡點(diǎn)P0(A,0,0)是全局穩(wěn)定的;當(dāng)R0>1時(shí),P0是不穩(wěn)定的.

      證明 構(gòu)造如下Lyapunov函數(shù)

      計(jì)算L1沿系統(tǒng)(2)解的全導(dǎo)數(shù)得

      由條件(ii)和(iii)知

      所以

      因?yàn)閷τ谌我獾腟>0,都有所以當(dāng)S>0時(shí),

      成立.故當(dāng)時(shí),又因?yàn)?/p>

      所以系統(tǒng)(2)在集合上的最大不變集是單點(diǎn)集

      因此,由LaSalle不變性原理[14]可知:當(dāng)R0≤1時(shí),無病平衡點(diǎn)P0(A,0,0)在集合?上是全局穩(wěn)定的.

      系統(tǒng)(2)在P0處的雅可比矩陣為

      顯然,?μ是矩陣J(P0)的一個(gè)負(fù)特征根,它的另外兩個(gè)特征根分別是如下矩陣的特征根

      而trA<0.當(dāng)R0>1時(shí),detA<0,所以矩陣A存在一個(gè)正特征值,故當(dāng)R0>1時(shí),P0是不穩(wěn)定的.

      本節(jié)的第二個(gè)結(jié)論是:

      定理3當(dāng)R0>1時(shí),系統(tǒng)(2)唯一的地方病平衡點(diǎn)在?的內(nèi)部是全局穩(wěn)定的.

      證明 構(gòu)造如下Lyapunov函數(shù)

      計(jì)算L2沿系統(tǒng)(2)解的全導(dǎo)數(shù)得

      利用(3)可得到

      為了書寫簡單,記

      再次利用等式可得

      由條件(ii),可知以下兩個(gè)式子成立

      我們知道若干個(gè)正數(shù)的算術(shù)平均數(shù)大于或等于它們的幾何平均數(shù),所以

      成立.由上可知是負(fù)定的,利用李雅普諾夫直接方法[15]可知:當(dāng)R0>1時(shí),系統(tǒng)(2)唯一的地方病平衡點(diǎn)在?的內(nèi)部是全局穩(wěn)定的.

      4 討論

      考慮了一類具有非線性發(fā)生率的SEIR傳染病模型.利用再生矩陣的方法得到了基本再生數(shù),直接計(jì)算得到了平衡點(diǎn)的存在性.通過構(gòu)造恰當(dāng)?shù)腖yapunov函數(shù),理論上證明了當(dāng)R0≤1時(shí),無病平衡點(diǎn)是全局穩(wěn)定的;當(dāng)R0>1時(shí),地方病平衡點(diǎn)是全局穩(wěn)定的.

      為了更直觀的描述系統(tǒng)(2)的平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性,應(yīng)用Matlab軟件對系統(tǒng)(2)進(jìn)行數(shù)值模擬.不妨取

      易證f(S),g(I)滿足條件(i),(ii)和(iii),進(jìn)一步,選取各參數(shù)分別為

      則R0=0.26<1,此時(shí)以三組初值分別為(0.6,0.4,0.3),(0.4,0.5,0.1)和進(jìn)行數(shù)值模擬,如圖1(a).可見當(dāng)時(shí),三條軌線都趨于同時(shí)我們也對應(yīng)給出了傳染者I(t)的變化曲線,如圖1(b).此時(shí)傳染者即疾病最終滅亡.當(dāng)β值取為0.2,其他參數(shù)值和初值不變,則相應(yīng)的基本再生數(shù)再進(jìn)行數(shù)值模擬,如圖2(a).在這種情形下當(dāng)時(shí),三條軌線都趨于地方病平衡點(diǎn).同樣,我們也對應(yīng)給出了傳染者I(t)的變化曲線,如圖2(b).此時(shí)傳染者,即形成地方病.這與本文所得定性分析結(jié)果一致.這里所用的發(fā)生率是已有文獻(xiàn)中不曾見到的.

      本文所考慮的非線性發(fā)生率是通過對文獻(xiàn)[8–10]中的發(fā)生率的歸納、總結(jié)、推廣而得到的,具有較好的一般性.我們采用了文獻(xiàn)[12]提出的代數(shù)方法成功證明了地方病平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性,所以說本文將文獻(xiàn)[12]提出的證明具有雙線性發(fā)生率的傳染病模型全局穩(wěn)定性的代數(shù)方法推廣到了更一般地具有非線性發(fā)生率的傳染病模型中.

      此外,在文獻(xiàn)[16]中,作者假設(shè),顯然,此時(shí)條件不再成立.受此啟發(fā),我們將在以后的工作中考慮在沒有條件下,系統(tǒng)(2)的全局穩(wěn)定性.

      圖1:R0<1時(shí)無病平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性

      圖2:R0>1時(shí)地方病平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性

      參考文獻(xiàn):

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      [7]Liu W M,Levin S A,Iwasa Y.Influence of nonlinear incidence rates upon the behaviour of SIRS epidemiological models[J].Journal of Mathematical Biology,1986,23(2):187-204

      [8]Li M Y,Muldowney J S,van den Driessche P.Global stability of SEIRS models in epidemiology[J].Canadian Applied Math Quarterly,1999,7(4):409-425

      [9]Beretta E,Breda D.An SEIR epidemic model with constant latency time and infectious period[J].Mathematical Biosciences and Engineering,2011,8(4):931-952

      [10]李建全,王拉娣,楊友社.兩類含非線性傳染率的傳染病模型的定性分析[J].空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào),2004,5(1):84-88 Li J Q,Wang L D,Yang Y S.Qualitative analysis of nonlinear incidence rate for two epidemic models[J].Journal of Air Force Engineering University,2004,5(1):84-88

      [11]Korobeinkov A,Maini P K.Nonlinear incidence and stability of infectious disease models[J].Mathematical Medicine and Biology,2005,22(2):113-128

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      [13]van den Driessche P,Watmough J.Reproduction numbers and subthreshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission[J].Mathematical Biosciences,2002,180(1):29-48

      [14]LaSalle J P.The Stability of Dynamical Systems[M].New Jersey:Hamilton Press,1976

      [15]Verhulst F.Nonlinear Differential Equations and Dynamical Systems[M].Berlin:Springer-Verlag,1996

      [16]Kar T K,Batabyal A.Modeling and analysis of an epidemic model with nonmonotonic incidence rate under treatment[J].Journal of Mathematical Research,2010,2(1):103-115

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