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      具Holling-IV型發(fā)生率的時滯SEIR模型穩(wěn)定性與Hopf分支分析

      2022-06-24 06:38:48朱惠延賀芳芳
      關(guān)鍵詞:特征方程實根實部

      郭 宇,朱惠延,賀芳芳

      (南華大學(xué)數(shù)理學(xué)院,中國 衡陽 421001)

      眾所周知,數(shù)學(xué)建模在傳染病的研究中具有重要意義,它可為了解疾病的傳播機理及預(yù)測疾病未來的發(fā)展趨勢提供理論參考,從而有助于對疾病進行有效的控制[1-3]。

      受以上文獻的啟發(fā),本文將考慮一類具有Holling-IV型發(fā)生率且?guī)в袧摲跁r滯τ的SEIR傳染病模型,構(gòu)建模型如下:

      (1)

      由于模型(1)前3個方程不含R變量,因此只需考慮模型(1)的前3個方程:

      (2)

      設(shè)模型(2)初始條件Φ=(Φ1,Φ2,Φ3)定義在Banach空間C上,

      其中Φi(θ)≥0,θ∈[-τ,0],這里假設(shè)Φi(0)>0(i=1,2,3)。

      將模型(2)中三個方程相加得到:

      1 平衡點存在性

      接下來考慮模型(2)地方病平衡點出現(xiàn)情況。令模型(2)方程右端等于0,得到

      通過以上方程可以求得地方病平衡點P1(S*,E*,I*),

      I*為三次方程f(I)=a1I3+a2I2+a3I+a4=0的正根,其中

      a1=μαb(ε+μeuτ)(μ+r+d),

      a2=(ε+μeuτ)(μ+r+d)(αβ+μb)+μcb(ε+μeuτ),

      a3=cβ(ε+μeuτ)+(ε+μeuτ)(μ+r+d)(β+μα)-Aβεα,

      a4=μ(ε+μeuτ)(d+μ+r+c)(1-R0)。

      作如下變換:

      通過以上變換,f(I)轉(zhuǎn)化為

      f(I)=I3+pI+q。

      (3)

      現(xiàn)考慮式(3)的系數(shù)與正根的關(guān)系:

      1)當(dāng)p>0時,顯然f′(I)>0,f(I)為增函數(shù),當(dāng)且僅當(dāng)q<0時,方程(3)存在唯一正根;

      2)當(dāng)p=0時,當(dāng)且僅當(dāng)q>0時,方程(3)存在唯一正根;

      3)當(dāng)p<0時,根據(jù)三次函數(shù)特性知f(I)先增再減再增,考慮以下情況:

      i)q>0時,

      a.若min=0,方程(3)存在兩個相同的正實根;

      b.若min<0,方程(3)存在兩個不同的正實根;

      c.若min>0,方程(3)不存在正根;

      ii)q=0時,方程(3)存在唯一正根;

      iii)q<0時,方程(3)存在唯一正根。

      定理11)當(dāng)p<0,q>0,min<0時,模型(2)存在兩個地方病平衡點;

      2)當(dāng)p>0,q<0或p=0,q>0或p<0,q>0,min=0或p<0,q=0或p<0,q<0時,模型(2)存在唯一地方病平衡點。

      2 無病平衡點穩(wěn)定性與Hopf分支分析

      因此可以得到特征方程為:

      (4)

      顯然,λ=-μ是特征方程(4)的一個負(fù)實根,令:

      (5)

      g(λ)可以化為下式:

      λ2+c1λ+c2+(c3λ+c4)e-λτ=0。

      (6)

      其中

      c1=(2μ+r+d+c),c2=μ(μ+r+d+c),

      c3=εe-μτ,c4=e-μτ[ε-R0(ε+μeuτ)](μ+r+d+c)。

      當(dāng)τ=0時,(6)式變?yōu)椋?/p>

      λ2+(c1+c3)λ+(c2+c4)=0。

      (7)

      由(7)可知,c1+c3=2μ+r+d+c+ε>0,c2+c4=(μ+ε)(μ+r+d+c)(1-R0),所以當(dāng)R0<1時,c2+c4>0,根據(jù)Routh-Hurwitz判據(jù)知方程(7)的根均具有負(fù)實部,因此在τ=0處無病平衡點P0是局部漸近穩(wěn)定的。

      當(dāng)τ≠0時,由文獻[16]中的結(jié)論,方程(6)有正實部的根當(dāng)且僅當(dāng)該方程存在純虛根。假設(shè)λ=iω(ω>0)為方程(6)的一個純虛根,代入方程(6)中分離實部與虛部得:

      (8)

      將方程(8)中兩個式子分別平方相加得:

      (9)

      令ω2=y,則F(y)=y2+d1y+d2,其中

      (10)

      特征方程(6)對τ求導(dǎo)可得:

      (11)

      根據(jù)以上情況的討論可以得到如下定理:

      定理21)當(dāng)R0<1,d1>0時,對于任意的τ∈[0,+∞),模型(2)中無病平衡點P0存在且是局部漸近穩(wěn)定的;

      2)當(dāng)R0<1,d2<0時,模型(2)中無病平衡點P0在τ∈[0,τ0)時是局部漸近穩(wěn)定的,在τ∈(τ0,+∞)時是不穩(wěn)定的;當(dāng)τ=τ0時,模型(2)在平衡點P0處會出現(xiàn)Hopf分支。

      3 無病平衡點全局穩(wěn)定性分析

      則V1沿模型(2)的導(dǎo)數(shù):

      定義Lyapunov函數(shù)為V=V1+V2,因此可得:

      4 地方病平衡點局部穩(wěn)定性與Hopf分支分析

      根據(jù)文獻[17],可知f(I)=a1I3+a2I2+a3I+a4=0的函數(shù)系數(shù)與正根個數(shù)關(guān)系,即當(dāng)R0>1時,模型(2)會存在唯一的地方病平衡點P1(S*,E*,I*),將模型(2)在P1處線性化得到地方病平衡點的雅克比矩陣為:

      因此對應(yīng)的特征方程為:

      |λI-J(P1)|=λ3+p1λ2+p2λ+p3+(q1λ2+q2λ+q3)e-λτ=0。

      (12)

      其中

      q1=εe-μτ,

      當(dāng)τ=0時,方程(12)變?yōu)椋?/p>

      λ3+(p1+q1)λ2+(p2+q2)λ+(p3+q3)=0。

      (13)

      顯然p1+q1>0,結(jié)合Routh-Hurwitz判據(jù),若方程(13)還滿足條件:

      H1:p2+q2>0,p3+q3>0,(p1+q1)(p2+q2)-(p3+q3)>0,

      則方程(13)的所有特征根實部均為負(fù)值,地方病平衡點P1(S*,E*,I*)是局部漸近穩(wěn)定的。

      接下來考慮當(dāng)τ≠0時的情況,假設(shè)λ=iω(ω>0)為方程(12)的一個純虛根,代入方程(12)中分離實部與虛部得

      (14)

      將方程(14)中兩個式子分別平方相加得:

      (15)

      令ω2=z,則L(z)=z3+l1z2+l2z+l3,其中

      根據(jù)方程L(z),若簡單條件

      其中1≤k≤3,j=0,1,2,…。

      將λ=iω0代入并結(jié)合方程(12)得到

      因此,只要滿足條件:

      5 數(shù)值模擬

      為了驗證所得結(jié)論,對模型(2)選取不同參數(shù)值進行數(shù)值模擬。

      (i)選取參數(shù)值A(chǔ)=0.8,β=0.2,ε=0.6,μ=0.2,b=1,c=0.2,α=1,r=0.08,d=0.2,可知模型(2)存在唯一無病平衡點P0=(4,0,0),此時R0=0.882 4<1,d1=0.142 4>0,分別選取不同時滯τ=0與τ=10.5進行數(shù)值模擬,如圖1和圖2所示,可以看出隨著時間變化曲線最終達到穩(wěn)定,疾病將會被消滅,P0是局部漸近穩(wěn)定的,定理2得到驗證。

      圖1 當(dāng)τ=0,R0<1時模型(2)的時序圖與相圖

      圖2 當(dāng)τ=10.5,R0<1時模型(2)的時序圖與相圖

      (ii)選取參數(shù)值A(chǔ)=1.5,β=0.25,ε=0.8,μ=0.15,b=1,c=0.1,α=1,r=0.15,d=0.05,此時R0=4.678 4>1,模型(2)還存在唯一地方病平衡點P1,當(dāng)τ=0時,易得P1=(5.603 1,0.694 2,1.419 3),由圖3驗證可知P1為局部漸近穩(wěn)定的。

      圖3 當(dāng)R0>1,τ=0時模型(2)的時序圖與相圖

      圖4 當(dāng)時模型(2)的時序圖與相圖

      圖5 當(dāng)時模型(2)的時序圖與相圖

      6 結(jié)論

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