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    一類(lèi)具有雙線性發(fā)生率分?jǐn)?shù)階SIS傳染病模型的全局穩(wěn)定性

    2017-12-13 06:12:48鄭義楊霞
    關(guān)鍵詞:感者平衡點(diǎn)感染者

    鄭義,楊霞*

    (石河子大學(xué)理學(xué)院數(shù)學(xué)系,新疆 石河子 832003)

    一類(lèi)具有雙線性發(fā)生率分?jǐn)?shù)階SIS傳染病模型的全局穩(wěn)定性

    鄭義,楊霞*

    (石河子大學(xué)理學(xué)院數(shù)學(xué)系,新疆 石河子 832003)

    本文研究了一類(lèi)分?jǐn)?shù)階SIS傳染病模型的全局穩(wěn)定性問(wèn)題,得到了模型的無(wú)病平衡點(diǎn)E0與有病平衡點(diǎn)E*,分別通過(guò)構(gòu)造相應(yīng)的Lyapunov函數(shù)對(duì)平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性進(jìn)行討論,得到結(jié)論:當(dāng)R0<1時(shí)模型,模型只存在無(wú)病平衡點(diǎn)E0,無(wú)病平衡點(diǎn)E0在區(qū)域D內(nèi)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的;當(dāng)R0>1時(shí)模型存在無(wú)病平衡點(diǎn)E0以及地方病平衡點(diǎn)E*,地方病平衡點(diǎn)E*在區(qū)域D內(nèi)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的。最后通過(guò)數(shù)值模擬及對(duì)比驗(yàn)證所得結(jié)論,并給出控制疾病流行的一些可行性意見(jiàn)。

    平衡點(diǎn);全局穩(wěn)定性;分?jǐn)?shù)階動(dòng)力系統(tǒng);Lyapunov函數(shù);雙線性發(fā)生率

    數(shù)學(xué)模型可以用于描述流行病的傳播,對(duì)疾病的預(yù)防以及控制起著重要的作用。在傳染病動(dòng)力學(xué)中,主要采用的是由Kermack與McKendrick在1927年所建立的SIS和SIR倉(cāng)室模型[1]。隨著數(shù)學(xué)理論的發(fā)展,經(jīng)典模型得到了不斷的變化與改進(jìn)[2-3]。近年研究人員發(fā)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階微積分與分形幾何、記憶過(guò)程有密切的聯(lián)系。分?jǐn)?shù)階微積分被廣泛應(yīng)用到生物數(shù)學(xué),物理學(xué),工程科學(xué)等一些領(lǐng)域[4-6]。隨著分?jǐn)?shù)階微積分被引入傳染病動(dòng)力學(xué)中,依據(jù)分?jǐn)?shù)階微積分所建立的模型具有整數(shù)階所不具備的性質(zhì)[7]。原三領(lǐng)等[8]討論了一類(lèi)雙線性發(fā)生率的分?jǐn)?shù)階模SIR型,趙洪勇等[9]研究了一類(lèi)具有免疫的分?jǐn)?shù)階HIV模型。然而,分?jǐn)?shù)階傳染病模型的全局穩(wěn)定性問(wèn)題還沒(méi)有得到很好地解決,因此,本文通過(guò)Lyapunov構(gòu)造函數(shù)來(lái)證明平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性,給出了一種判斷流行病模型平衡點(diǎn)全局穩(wěn)定性的一種方法。

    本文探討具有雙線性發(fā)生率的分?jǐn)?shù)階SIS流行病模型,對(duì)模型進(jìn)行分析得到模型的平衡點(diǎn)與閾值,討論平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性。通過(guò)理論分析,得到區(qū)分疾病是否在該地區(qū)的判斷依據(jù)閾值R0;再對(duì)閾值分析,在理論上給出控制疾病流行的一些相應(yīng)的方案;對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值模擬來(lái)驗(yàn)證理論分析的合理性;通過(guò)不同階的分?jǐn)?shù)階模型的對(duì)比來(lái)發(fā)現(xiàn)之間的差異,并對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行分析。

    1 模型引入

    假設(shè)某一地區(qū)在時(shí)刻t的總?cè)丝跀?shù)為N(t),包括易感者、已感者2類(lèi),這2類(lèi)人口數(shù)分別記為S(t)、I(t),設(shè)A為進(jìn)入該地區(qū)的總?cè)丝跀?shù),進(jìn)入該地區(qū)的人口都將作為易感者。具有雙線性發(fā)生率的SIS傳染病模型如下:

    式中:βSI為染病者的雙線性發(fā)生率,μ為自然死亡率,α為因病死亡率,δ為恢復(fù)率系數(shù),假設(shè)參數(shù)A、β、μ、δ、α都是正數(shù),并分別具有實(shí)際意義。

    下面給出分?jǐn)?shù)階微積分的定義[11]。本文中采用的是Caputo型的分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)。

    定義1:函數(shù)f:R+→R的α>0階分?jǐn)?shù)階Caputo型導(dǎo)數(shù)的定義為

    通過(guò)Caputo型分?jǐn)?shù)階的定義,分?jǐn)?shù)階動(dòng)力系統(tǒng)的定義為

    定義2:x0是分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)(3)的平衡點(diǎn),當(dāng)且僅當(dāng)f(x,t0)=0。

    本文研究模型如下

    由模型(4)知

    根據(jù)方程(5)易知,當(dāng)疾病不存在時(shí)總?cè)丝贜(t)數(shù)最終趨于,因此模型(5)的全部解將進(jìn)入或停留在區(qū)域D中,其中

    區(qū)域D是模型(5)的正不變集,故定義基本再生數(shù)為

    2 平衡點(diǎn)的全局穩(wěn)定性

    引理1(Lasalle不變?cè)?[9]:假設(shè)D是一個(gè)有界閉集,每個(gè)的解從D內(nèi)的一點(diǎn)出發(fā)最終仍在D內(nèi),如果存在V(x):D→R連續(xù)偏導(dǎo)數(shù)滿足下面條件:

    引理 2[12]:若x(t)∈R是連續(xù)可導(dǎo)函數(shù),則對(duì)于任意的t≥t0都有

    引理 3[12]:若x(t)∈R是連續(xù)可導(dǎo)函數(shù),則對(duì)于任意的t≥t0都有

    引理4(一致漸近穩(wěn)定性定理)[13]:若x*是分?jǐn)?shù)階動(dòng)力系統(tǒng)的平衡點(diǎn),Ω∈Rn是一個(gè)包含x*的區(qū)域。若L(t,x(t)):[0,∞]×Ω→R是連續(xù)可微函數(shù)滿足如下條件

    定理1:當(dāng)R0<1時(shí)模型(4)存在無(wú)病平衡點(diǎn)E0(S0,I0),無(wú)病平衡點(diǎn)E0在區(qū)域D內(nèi)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的,

    證明:構(gòu)造如下Lyapunov函數(shù)

    根據(jù)引理2對(duì)V(S,I)求導(dǎo)得

    將A=μS0代入上式

    當(dāng)R0<1 時(shí)當(dāng)且僅當(dāng)S=S0,I=0時(shí)

    定理2:當(dāng)R0>1時(shí)模型(4)存在無(wú)病平衡點(diǎn)E0以及地方病平衡點(diǎn)E*(S*,I*),地方病平衡點(diǎn)E*在區(qū)域D內(nèi)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的,

    證明:構(gòu)造如下Lyapunov函數(shù)

    根據(jù)引理2和引理3對(duì)V(S,I)求導(dǎo)得

    將A=μ(S*+I*)-αI*,βS*=(δ+μ+α)代入上式得

    當(dāng)R0>1 時(shí),。當(dāng)且僅當(dāng)S=S*,I-I*時(shí)

    3 數(shù)值模擬與分析

    (1)當(dāng)R0<1時(shí)模型(4)存在無(wú)病平衡點(diǎn),并且無(wú)病平衡點(diǎn)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的。

    選取α=0.8,初始值(S0,I0)=(5,2),A=1,β=0.2,μ=0.4,α=0.4,δ=0.2。通過(guò)計(jì)算可得R0=0.5<1,無(wú)病平衡點(diǎn)E0(S0,I0)=(2,5,0),模型(4)的易感者、感染者人數(shù)變化情況如圖1所示。

    (2)當(dāng)R0>1時(shí)模型(4)存在無(wú)病平衡點(diǎn)與地方病平衡點(diǎn),并且地方病平衡點(diǎn)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的。

    圖1 R0<1時(shí)易感者、感染者人數(shù)變化圖

    選取α=0.8,初始值(S0,I0)=(5,2),A=2,β=0.2,μ=0.2,α=0.4,δ=0.2。通過(guò)計(jì)算可得R0=2.5>1,無(wú)病平衡點(diǎn)E*(S*,I*)=(4,2)。模型(4)的易感者、感染者人數(shù)變化情況如圖2所示。

    圖2 R0>1時(shí)易感者、感染者人數(shù)變化圖

    4 模型對(duì)比與分析

    對(duì)于整數(shù)階動(dòng)力系統(tǒng)模型與分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)模型的差異性,分別對(duì)不同數(shù)值α的模型進(jìn)行對(duì)比。對(duì)于模型(4),分別取α=0.6,0.8,1,時(shí),通過(guò)計(jì)算來(lái)進(jìn)行比較。

    R0<1 時(shí),初始值 (S0,I0)=(5,2),A=1,β=0.2,μ=0.4,α=0.4,δ=0.2。通過(guò)計(jì)算可得R0=0.5<1,無(wú)病平衡點(diǎn)E0(S0,I0)=(2,5,0),模型(4)的易感者、感染者人數(shù)變化情況如圖3、4所示。

    R0>1 時(shí),初始值 (S0,I0)=(5,2),A=2,β=0.2,μ=0.2,α=0.4,δ=0.2。通過(guò)計(jì)算可得R0=2.5>1,無(wú)病平衡點(diǎn)E*(S*,I*)=(4,2)。模型(4)的易感者、感染者人數(shù)變化情況見(jiàn)圖5、6。

    圖3 R0<1時(shí)易感者人數(shù)變化

    圖4 R0<1時(shí)感染者人數(shù)變化

    圖5 R0>1時(shí)3種模型易感者人數(shù)變化

    圖6 R0>1時(shí)3種模型感染者人數(shù)變化

    對(duì)上述數(shù)值模擬結(jié)果分析可知:

    (1)不同分?jǐn)?shù)階傳染病模型不僅與相對(duì)應(yīng)的整數(shù)階模型具有相同的平衡點(diǎn),而且平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性性質(zhì)也保持一致。

    (2)不同階模型在數(shù)量的變化上互有區(qū)別,對(duì)于疾病的模型建立,我們可以選取適當(dāng)分?jǐn)?shù)階模型來(lái)描述疾病的流行過(guò)程。

    5 結(jié)語(yǔ)

    (1)本文研究了一類(lèi)具有標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生率分?jǐn)?shù)階SIS流行病模型的全局穩(wěn)定性,得出判斷疾病的閾值R0,當(dāng)R0<1時(shí)模型,模型只存在無(wú)病平衡點(diǎn)E0,無(wú)病平衡點(diǎn)E0在區(qū)域D內(nèi)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的,疾病最終會(huì)在該地區(qū)最終滅絕不會(huì)流行;當(dāng)R0>1時(shí)模型存在無(wú)病平衡點(diǎn)E0以及地方病平衡點(diǎn)E*,地方病平衡點(diǎn)E*在區(qū)域D內(nèi)是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的,表明感染者人數(shù)最終會(huì)在該地區(qū)達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定的數(shù)量,即疾病會(huì)在該地區(qū)形成地方病。上述結(jié)果可為控制疾病的流行提供理論依據(jù);在實(shí)際情況中,應(yīng)采取適當(dāng)?shù)拇胧┍M量減少R0的值,如減少接觸率(即減小β)、增大治愈率(即增大δ)等一系列措施來(lái)控制疾病流行。

    (2)數(shù)值模擬分析結(jié)果表明:整數(shù)階模型與分?jǐn)?shù)階模型具有相同的穩(wěn)定性。這有助于分析模型平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性,也有助于研究更復(fù)雜分?jǐn)?shù)階流行病模型的動(dòng)力學(xué)性質(zhì)。

    (3)通過(guò)不同階模型之間的對(duì)比發(fā)現(xiàn):不同階模型在變化的過(guò)程中有所區(qū)別。這表明在模型建立中可以選取適當(dāng)階數(shù)的模型來(lái)描述疾病的流行過(guò)程。

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    Global stability of a fractional-order SIS epidemic model with bilinear incidence rate

    Zheng Yi,Yang Xia*
    (Department of Mathematics,School of Science,Shihezi University,Xinjiang,Shihezi 832003,China)

    In this paper,we discussed the global stability of a class of a fractional-order SIS epidemic model.By calculating,we obtained the disease-free EquilibriumE0and endemic equilibriumE*.By constructing the Lyapunov function,we obtain the global stability of the equilibrium points.WhenR0<1,the disease-free equilibrium pointE0is globally asymptotically stable;whenR0>1,the endemic equilibrium pointE*is globally asymptotically stable.Finally,some numerical simulations are given to confirm the conclusions.Some feasible suggestions are given to control the spread of disease.

    equilibrium point;global stability;fractional dynamic system;Lyapunov function;bilinear incidence rate

    Q332

    A

    10.13880/j.cnki.65-1174/n.2017.05.022

    1007-7383(2017)05-0652-05

    2016-12-12

    鄭義(1991-),男,碩士研究生,專(zhuān)業(yè)方向?yàn)樯飻?shù)學(xué)。

    *通信作者:楊霞(1968-),女,教授,從事微分動(dòng)力系統(tǒng)方向研究,e-mail:xyshzu@163.com。

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