杜金姬,秦闖亮,陳海波,李秋英
(1.信陽(yáng)學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南信陽(yáng)464000;2.中南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖南長(zhǎng)沙410075;3.黃淮學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南駐馬店463000)
人們一直在使用動(dòng)力學(xué)方法來(lái)研究傳染病的傳播,并預(yù)測(cè)每次抵達(dá)流行病的趨勢(shì)[1-5].如果在傳染病的傳播過(guò)程中出現(xiàn)突變,很容易導(dǎo)致疾病失控.例如禽流感病毒(H7N9)、乙型肝炎及其他疾病.因此,研究遺傳變異病毒的過(guò)程有助于了解疾病和控制疾病的傳播.最近,文[6]中研究了一類具有病毒變異的SEIR傳染病模型的動(dòng)力學(xué)行為.另外,實(shí)際生活中任何事物都受到環(huán)境波動(dòng)的影響.因此,研究環(huán)境噪音對(duì)于疾病的影響是十分必要的[7-9].本文在文[6]模型的基礎(chǔ)上加入隨機(jī)擾動(dòng),提出隨機(jī)SEIR傳染病模型:
模型(1.1)中,總?cè)丝贜被分成了五部分S,E,I1,I2,R且N=S+E+I1+I2+R.S,E,I1,I2,R分別表示t時(shí)刻易感者,潛伏者,病毒變異前的感染者,病毒變異后的感染者,康復(fù)者,μ為總?cè)丝诔錾剩琩表示自然死亡率,β1為病毒變異前感染個(gè)體的感染率,β2為病毒變異后感染個(gè)體的感染率,K表示環(huán)境容納量,δ為病毒變異前的感染者變成病毒變異后的感染者的比率,α表示是病毒變異前潛伏個(gè)體成為感染個(gè)體的系數(shù),k1為病毒變異前感染者的恢復(fù)率,k2為病毒變異后感染者恢復(fù)率.參數(shù)μ,d,K,β1,β2是正常數(shù),δ,α,k1,k2為非負(fù)常數(shù).Bi(t)(i=1,2,3,4,5)是定義在一個(gè)完備概率空間(Ω,F(xiàn),{F}t≥0,P)上的標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng),{F}t≥0滿足非降和右連續(xù),0(i=1,2,3,4,5)表示白噪音強(qiáng)度.
在模型(1.1)中,總?cè)丝贜(t)滿足
注意到變量s,e,i1,i2,r滿足關(guān)系r=1-s-e-i1-i2,我們可以忽略模型(1.2)的第五個(gè)方程探索簡(jiǎn)化模型
其中初始值(s(0),e(0),i1(0),i2(0))∈且s(0)+e(0)+i1(0)+i2(0)<1.
為了研究系統(tǒng)(1.3)的動(dòng)力學(xué)行為,我們首先證明系統(tǒng)存在全局正解.
定理2.1對(duì)于任意的初值(s(0),e(0),i1(0),i2(0))∈且s(0)+e(0)+i1(0)+i2(0)<1,當(dāng)t>0時(shí),模型(1.3)存在唯一正解(s(t),e(t),i1(t),i2(t))并且以概率1位于內(nèi).
證因?yàn)槟P?1.3)的系數(shù)滿足局部Lipschitz條件,則對(duì)任意初值(s(0),e(0),i1(0),i2(0))∈,存在一個(gè)t∈[0,τe)上的唯一局部正解(s(t),e(t),i1(t),i2(t))∈,其中τe為停時(shí).為了證明解是全局的,我們僅需證明τe=∞a.s.為此,設(shè)k0>0充分大,使s(0),e(0),i1(0),i2(0)位于區(qū)間內(nèi).對(duì)每個(gè)整數(shù)k≥k0,定義停時(shí)
記inf?=∞(?表示空集).明顯地,τk隨著k→∞不斷增加.令因此τ∞≤τea.s.如果能證明τ∞=∞a.s.則τe=∞a.s.并且對(duì)所有的t≥0,(s(t),e(t),i1(t),i2(t))∈a.s.也就是需要證明τ∞=∞a.s.如果不成立,那么存在一對(duì)常數(shù)T>0和ε∈(0,1)使得P{τ∞≤T}≥ε.因此,存在一個(gè)數(shù)k1≥k0使得對(duì)所有的k≥k1,成立
定義一個(gè)C2-函數(shù)V:→R+如下:
其中
因?yàn)閞=1-s-e-i1-i2,所以
因此我們有
對(duì)(2.2)兩邊從0到τk∧T積分并取期望得
令Ωk={τk≤T},k≥k1及由(2.1)式,有P(Ωk)≥ε.注意到對(duì)任意ω∈Ωk,都存在s(τk,ω),e(τk,ω),i1(τk,ω),i2(τk,ω)等于或k.因此
由(2.3)和(2.4)式,我們有
其中1Ωk(ω)是Ωk(ω)的特征函數(shù).
令k→∞,則有
矛盾.顯然有τ∞=∞.定理得證.
本節(jié)我們討論系統(tǒng)(1.3)中疾病的滅絕性.
定理3.1對(duì)任意的初值(s(0),e(0),i1(0),i2(0))∈且s(0)+e(0)+i1(0)+i2(0)<1,若條件
同時(shí)成立,則(e(t),i1(t),i2(t))指數(shù)收斂于(0,0,0)a.s.即疾病滅絕,其中
及
證定義一個(gè)可微函數(shù)V:
其中θ1,θ2是待定正數(shù).根據(jù)公式及模型(1.3),得
其中
由(3.1)式,存在正數(shù)m使得
同時(shí)成立.因此有m<k1+δ+μ,且及m<α+μ,且及m<k2+μ,且≤-m+k2+μ同時(shí)成立,則可取
因此有
其中
由強(qiáng)大數(shù)定律得
因此,
即
證畢.
本節(jié)基于Khasminskii理論和Lyapunov函數(shù)法研究模型存在遍歷平穩(wěn)分布的條件,首先給出所需引理.
令X(t)是定義在d維Euclidean空間Ed上的齊Markov過(guò)程,并可有如下的隨機(jī)微分方程來(lái)描述:
對(duì)應(yīng)的擴(kuò)散矩陣為
引理4.1[10]如果存在一個(gè)有規(guī)則邊界Γ的有界域D?Ed,并且:
(i)存在一個(gè)正數(shù)M,使得
(ii)存在一個(gè)非負(fù)C2函數(shù)V,使得LV對(duì)任意的x∈EdD是負(fù)的.則Markov過(guò)程X(t)存在唯一的遍歷平穩(wěn)分布π(·).
定理4.1設(shè)是系統(tǒng)(1.3)滿足初始條件及s(0)+e(0)+i1(0)+i2(0)<1的解.若條件
成立,則系統(tǒng)(1.3)存在唯一的遍歷平穩(wěn)分布π(·).
證定義正定函數(shù)V
類似地,
因此,
其中
定義緊子集D:
其中
且ψi∈(0,1)足夠小滿足下列條件:
那么
其中
下面我們證明LV恒負(fù).
情況1 如果(s,e,i1,i2)∈D1,由(4.1)及(4.3)得
情況2 如果(s,e,i1,i2)∈D2,由(4.1)、(4.2)及(4.4)得
情況3 如果(s,e,i1,i2)∈D3,由(4.1)及(4.5)得
情況4 如果(s,e,i1,i2)∈D4,由(4.1)及(4.6)得
情況5 如果(s,e,i1,i2)∈D5,由(4.1)及(4.7)得
情況6 如果(s,e,i1,i2)∈D6,由(4.1)及(4.8)得
定義
顯然對(duì)任意(s,e,i1,i2)∈D,有LV≤ζ<0.另外,存在正數(shù)
使得
由引理4.1知,定理4.1結(jié)論成立.
本節(jié)中我們通過(guò)數(shù)值模擬說(shuō)明結(jié)果的正確性.
圖5.1中取s(0)=0.35,e(0)=0.25,i1(0)=0.15,i2(0)=0.1,μ=0.1,β1=0.0005,β2=0.0016,k1=0.0666,k2=0.1428,δ=0.05,α=0.04,σ1=0.31,σ2=0.2,σ3=0.22,σ4=σ5=0.2,則M1=0.04805<m≈0.2424,滿足定理3.1的條件,由定理的結(jié)論可知疾病將滅絕.
圖5.1 受感染個(gè)體滅絕的時(shí)間時(shí)序圖
圖5.2中取s(0)=0.45,e(0)=0.2,i1(0)=0.15,i2(0)=0.1,μ=0.01,β1=0.06,β2=1,k1=0.0222,k2=0.01428,δ=0.1,α=0.1,σ1=σ2=σ3=σ4=σ5=0.02,則滿足定理4.1的條件,則系統(tǒng)存在唯一的遍歷平穩(wěn)分布.
圖5.2 模型(1.3)的解s(t),e(t),i1(t),i1(t)及其密度函數(shù)圖
本文應(yīng)用隨機(jī)分析的方法研究了一類高維隨機(jī)簡(jiǎn)化比例傳染病模型,得到疾病滅絕和系統(tǒng)正解存在唯一遍歷平穩(wěn)分布的充分條件,對(duì)模型的研究更加有利于控制疾病的傳播.