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      具有Beddington-DeAngelis發(fā)生率的隨機(jī)SIS傳染病模型的定性分析

      2018-02-01 04:58:39同遷
      關(guān)鍵詞:染病平衡點(diǎn)傳染

      , ,,同遷

      (山東科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院,山東 青島 266590)

      1 引言與模型建立

      傳染病是人類的宿敵,人類的歷史充斥著與傳染病的斗爭(zhēng)。傳染病給人類造成了巨大的災(zāi)難,天花、霍亂、艾滋病等讓人聞之色變[1]。為了控制傳染病,研究者建立了很多數(shù)學(xué)模型去研究傳染病的傳播動(dòng)力學(xué)[2-6]。在傳染病動(dòng)力學(xué)中,重要的數(shù)學(xué)模型是KERMACK和MCKENDRICK在1927年提出的倉(cāng)室模型[7]。在這個(gè)倉(cāng)室模型中,人們被分為三個(gè)相互隔離的倉(cāng)室:易感者倉(cāng)室“S”,染病者倉(cāng)室“I”,以及恢復(fù)者或移出者倉(cāng)室“R”。在模型中,易感者可以通過(guò)與染病者接觸而轉(zhuǎn)化為染病者,而染病者可以通過(guò)治療轉(zhuǎn)化為恢復(fù)者或移出者,并獲得永久的免疫能力,這個(gè)模型被稱之為SIR模型。然而有些疾病并不符合SIR模型,比如流行感冒,患者經(jīng)過(guò)治療后,不能獲得永久免疫力,還有再次感染該種疾病的可能。這樣建立的模型被稱為SIS模型[8]。文獻(xiàn)[7-8]中采用了常見(jiàn)的非線性傳染率-雙線性傳染率βSI。研究者還研究了很多其他類型的非線性傳染率[9-11]。

      眾所周知,隨機(jī)噪聲因素在傳染病的傳播中起著重要作用,因此,許多學(xué)者對(duì)傳染病模型隨機(jī)性的影響進(jìn)行了研究[12-13],不同的隨機(jī)干擾方法被引入到傳染病模型當(dāng)中,并取得了很好的結(jié)果[14-23]。 基于以上文獻(xiàn)分析,考慮傳染率受到隨機(jī)白噪聲干擾即β→σdB(t)及人口輸入、因病死亡率等因素,建立了一類具有Beddington-DeAngelis發(fā)生率的隨機(jī)型SIS傳染病動(dòng)力學(xué)模型:

      (1.1)

      這里A表示人口的輸入率(包括人口的出生和遷入),a和b是測(cè)量抑制效果的參數(shù),α表示因病死亡率,σ2是噪聲強(qiáng)度,B(t)是標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)。

      2 預(yù)備知識(shí)

      定義2.1對(duì)于模型(1.1),

      幾乎處處成立。

      引理2.4(伊藤公式) 設(shè)x(t),t≥0是方程dx(t)=f(x(t),t)dt+g(x(t),t)dB(t),0≤t<∞的解,V∈C2,1(Rn×R+;R)。則函數(shù)V(x(t),t)仍是一伊藤過(guò)程,具有如下隨機(jī)微分:

      dV(x(t),t)= [Vt(x(t),t)+Vx(x(t),t)f(x(t),t)

      上式稱為伊藤公式。

      3 模型的分析

      3.1 確定型SIS傳染病模型的定性分析

      首先我們考慮確定性SIS傳染病模型:

      (3.1)

      下面考慮模型(3.1)的平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。

      模型在疾病消除平衡點(diǎn)E0:(S0,0)處的雅可比矩陣為

      顯然,若R<1,則疾病消除平衡點(diǎn)E0:(S0,0)是局部穩(wěn)定的; 若R>1,則疾病消除平衡點(diǎn)E0:(S0,0)是不穩(wěn)定的。

      其特征方程為

      λ2+(a11+a22)λ+a11a22-a21a12=0,

      其中

      顯然

      從而特征根總有負(fù)實(shí)部,故若存在疾病平衡點(diǎn)E:(S*,I*),則疾病平衡點(diǎn)必是局部穩(wěn)定的。因此得到如下定理。

      定理3.1.2對(duì)于模型(3.1),

      1) R<1,疾病消除平衡點(diǎn)E0:(S0,0)是局部穩(wěn)定的;

      3.2 隨機(jī)SIS傳染病模型(1.3)的定性分析

      定義

      證明:設(shè)初值為(S(0),I(0))∈Ω。設(shè)(S(t),I(t))是模型(1.1)的具有初值的解。在模型(1.1)的第二個(gè)方程中應(yīng)用伊藤公式得

      (3.2)

      兩邊在[0,t]上積分得

      (3.3)

      考慮二次函數(shù)

      (3.4)

      從式子(3.3)可得

      (3.5)

      (3.5)式兩邊同時(shí)除以t(t>0),得

      (3.6)

      由引理2.3知

      式子(3.6)兩邊同時(shí)取上極限得

      (3.7)

      (3.7)式兩邊同時(shí)取上極限得

      “云計(jì)算”是IT技術(shù)的一個(gè)主流發(fā)展方向,“云計(jì)算”的普及意味著快捷的空間共享、信息資源共享,也意味著不再需要電腦主機(jī),只要有顯示器或具有相當(dāng)于顯示器功能的設(shè)備、再加上網(wǎng)絡(luò),就可以開(kāi)展工作。網(wǎng)絡(luò)化的系統(tǒng),應(yīng)允許從電腦端、以及移動(dòng)端登錄?;贐IM的各項(xiàng)技術(shù)需與“云計(jì)算”相結(jié)合。

      (3.8)

      在上式中令ε→0,得到

      (3.9)

      另一方面,由引理2.2,可以得到

      (3.10)

      從而由方程(3.9)與(3.10)知

      幾乎處處成立,證畢。

      定理3.2.2若R*>1,則模型的疾病I(t)是持久的,并且有

      證明:對(duì)式(1.1)兩端同時(shí)求從0到t求積分,并兩邊同時(shí)除以t(>0),可以得到

      接著可以得到

      (3.11)

      (3.12)

      上式從0到t求積分,然后方程兩邊同時(shí)除以t(>0)得

      (3.13)

      不等式(3.13)可以寫(xiě)成

      (3.14)

      對(duì)(3.14)式兩端取下極限:

      圖1 模型(1.3)的時(shí)間序列圖

      證畢。

      4 數(shù)值模擬

      為了驗(yàn)證得到的理論結(jié)果,給出一些數(shù)值模擬。取基本參數(shù)為

      A=0.2,μ=0.4,β=2,r=0.2,α=0.1,a=1,b=1。

      計(jì)算知R=0.952 4<1,根據(jù)定理3.2.1,模型的疾病消除平衡點(diǎn)E0:(0.5,0)是局部穩(wěn)定的(圖1)。若增大人口的輸入率A=0.5,此時(shí)R=1.587 3>1,根據(jù)定理3.2.2知,模型的疾病平衡點(diǎn)E*:(0.752 7,0.397 8)是局部穩(wěn)定的(圖2)。

      下面在持久的系統(tǒng)上考慮隨機(jī)干擾的影響。首先,令σ=1.9,滿足定理3.2.1的第一個(gè)條件,于是疾病最終消除(圖3)。其次,令σ=1.7,此時(shí),R*=0.950 2<1, 滿足定理3.2.1的第二個(gè)條件,由定理3.2.1知,疾病最終消除(圖4)。若令σ=0.3,經(jīng)過(guò)計(jì)算,R*=1.567 5>1,由定理3.2.2知,疾病是持久的(圖5)。

      圖2 模型(1.3)的時(shí)間序列圖

      圖3 確定性模型和隨機(jī)模型動(dòng)力學(xué)行為對(duì)比

      圖4 確定性模型和隨機(jī)模型動(dòng)力學(xué)行為對(duì)比

      圖5 確定性模型和隨機(jī)模型動(dòng)力學(xué)行為對(duì)比

      5 結(jié)論

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      [5]ANDERSON R M,MAY R M.Infectious diseases of human:Dynamics and control[M].Oxford:Oxford University Press,1992.

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