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OpenModelicaで感染症の数理モデル「SIRモデル」を実装する(規制、緩和を繰り返す例) - Qiita
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OpenModelicaで感染症の数理モデル「SIRモデル」を実装する(規制、緩和を繰り返す例) - Qiita
基本のSIRモデルで接触率(感染率)を周期的に変化させる 既出記事、「OpenModelicaで感染症の数理モデ... 基本のSIRモデルで接触率(感染率)を周期的に変化させる 既出記事、「OpenModelicaで感染症の数理モデル「SIRモデル」を実装する(死亡率、再感染率を反映する)」で作成したモデルで 再感染率を周期的に変化させ、規制状態と緩和状態を繰り返すとどのようなグラフになるかシミュレーションしてみます。 このモデルの前提条件 - 基本のSIRモデルとし、死亡率、再感染率は 0とする - ワクチンは使用しない なお、以下のシミュレーションは全て仮のパラメータでモデルの検証をしただけであり、実際の数値を反映・予想したものではないことをお断りしておきます。 モデルの変更点 cl_SIRbetaInput の β値入力に TimeTableで 15日おきに 100%、20%(80%減)を繰り返す設定にします。60日以降は100%のままとします。 β値の変化をグラフ上で見やすくするために gainを追