32.2: Dinámica Epidémica - Modelo Continuo
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En lugar de usar el modelo discreto de Markov, también podemos usar un modelo continuo con ecuaciones diferenciales ordinarias.
Por ejemplo, tenemos que
\[\dot{x}_1 = {dx_1(t)\over dt} = -0.05x_1(t)+ 0.04 x_2(t) \nonumber \]
Significa que los cambios en el grupo susceptible dependen de individuos susceptibles e infectados. Aumenta por las personas recuperadas de las infectadas y disminuye por la infección.
Del mismo modo, tenemos las ecuaciones para los tres grupos.
\ [\ punto {x} _2 = {dx_2 (t)\ sobre dt} = 0.05x_1 (t) -0.17 x_2 (t)\
\ punto {x} _3 = {dx_3 (t)\ sobre dt} = 0.1 x_2 (t)\
\ punto {x} _4 = {dx_4 (t)\ sobre dt} = 0.03 x_2 (t)\ nonumbum er\]
Podemos escribirlo como sistema de ODEs como\(\dot{x}(t) = Bx(t)\). Anota la matriz\(B\) en numpy.matrix
Trazar toda la distribución por 200 días. Después compárela con la versión discreta.