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    基于菲波那切數(shù)列的病毒傳播模型和在2019-nCoV 中的應(yīng)用

    2021-04-13 06:04:20蔣紫蔚喻翎馨
    科技視界 2021年4期
    關(guān)鍵詞:病毒傳播感染者兔子

    蔣紫蔚* 喻翎馨

    (南京市月華路小學(xué),江蘇 南京 210037)

    0 引言

    病毒傳播模型能夠描述傳染病的流行和發(fā)展規(guī)律,有助于制定最優(yōu)的防治策略。 2003 年非典以來,相繼出現(xiàn)了禽流感、甲型H1N1 流感、H7N9 流感等一系列傳染病爆發(fā)事件。 最近還爆發(fā)了2019-nCOV 病毒。自2019 年12 月在武漢發(fā)現(xiàn)第一批新型冠狀病毒感染者以來,該病毒在短時間內(nèi)在武漢以及國內(nèi)其他省份中快速傳播,并且在國外也很快出現(xiàn)了較多感染者。病毒的發(fā)展已經(jīng)嚴(yán)重影響到了人們的日常工作與生活。 給全球經(jīng)濟(jì)和政治造成了巨大的沖擊。 因而如何建立簡單有效的病毒傳播模型逐步進(jìn)入公眾視野,成為公共事件領(lǐng)域一個重要的研究課題。現(xiàn)存的傳染病預(yù)[1-3]測模型主要包括SEIR 模型、時間序列模型、灰度預(yù)測模型、線性回歸模型等。這些模型相對復(fù)雜,需要數(shù)學(xué)工具較多,并且除了SEIR 模型外,大多數(shù)模型并沒有內(nèi)在的預(yù)測邏輯。 菲波那切數(shù)列(Fibonacci sequence),又稱黃金分割數(shù)列,由數(shù)學(xué)家萊昂納多·菲波那切(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖為例子而引入,故又稱為“兔子數(shù)列”,在現(xiàn)代物理、準(zhǔn)晶體結(jié)構(gòu)、化學(xué)等領(lǐng)域,菲波那切數(shù)列都有直接的應(yīng)用。病毒的傳播也可以看作是一個病毒繁殖的過程。一個有趣的問題是,能否借助菲波那切數(shù)列的生成原理來構(gòu)建一種簡單有效的病毒傳播模型? 目前為止,還未發(fā)現(xiàn)有人做過此項(xiàng)研究。本文希望基于菲波那切數(shù)列的構(gòu)成機(jī)制,建立一種病毒傳播預(yù)測模型。

    1 菲波那切數(shù)列與病毒傳播模型

    菲波那切數(shù)列以兔子繁殖為例子而引入,故又稱為“兔子數(shù)列”。 數(shù)列的生成原理基于如下假設(shè):

    (1)第一個月初有一對剛誕生的兔子。

    (2)第二個月之后(第三個月初)它們可以生育。

    (3)每月每對可生育的兔子會誕生下一對新兔子。

    (4)兔子永不死去。

    這 樣 形 成 一 個 數(shù) 列:1、1、2、3、5、8、13、21、34、……。 數(shù)列的后一項(xiàng)等于前兩項(xiàng)之和。 病毒的傳播也可以看成是病毒繁殖過程。 與“生兔子”類似,我們對病毒傳播規(guī)律做如下假定:

    (1)最初有n 例感染者。

    (2) 新的感染者在感染初期不具備傳染能力,在經(jīng)過m 天后出現(xiàn)感染能力。 m 稱為感染間隔天數(shù)。

    (3) 每位感染者可以使k 位健康者變成感染者。k 稱為感染再生數(shù)。

    (4)最后只統(tǒng)計總的感染人數(shù),不關(guān)心感染者死亡或者治愈。

    基于上述假定即可建立病毒傳播模型。 模型中,n、m、k 由實(shí)際情況確定。 需要指出:m 和k 反應(yīng)的是一種統(tǒng)計平均效應(yīng),分別描述了病毒潛伏能力和感染能力。顯然,n=1,m=1,k=1 時,模型預(yù)測的病毒感染總?cè)藬?shù)隨天數(shù)的變化,就成為一個菲波那切數(shù)列。

    2 數(shù)值結(jié)果

    接下來, 將把我國2019-nCoV 確診人數(shù)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。官方從2020 年1 月11 日開始公布數(shù)據(jù), 為41 人 (參看http://www.nhc.gov.cn/;http://www.dxy.cn/)。 因此,本文選擇初始感染人數(shù)m=41,為了計算方便,選取m=1,k=1。因此,除了初始“兔子數(shù)”不相同,模型的預(yù)測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的規(guī)律和菲波那切數(shù)列完全相同,即后一項(xiàng)是前兩項(xiàng)之和。 官方檢測數(shù)據(jù)在初期的幾天變化并不明顯,甚至在前四天確診人數(shù)均沒有變化 (參看http://www.nhc.gov.cn/; http://www.dxy.cn/),這可能是由于初期病毒檢測存在延遲,以及檢測面涉及不廣的原因。 因此,前幾日的官方數(shù)據(jù)可能并未體現(xiàn)病毒傳播規(guī)律。 文章選擇2020 年1月16 日的數(shù)據(jù)作為研究起點(diǎn)。模型也從2020 年1 月16 日開始計算, 官方公布數(shù)據(jù)和模型預(yù)測數(shù)據(jù)表格如表1 所示。

    表1 官方公布的實(shí)際確診人數(shù)和模型預(yù)測人數(shù)比較

    從表中可以看到, 在2020 年1 月25 日之前,預(yù)測人數(shù)和實(shí)際確診人數(shù)基本重合,這說明在病毒傳播初期, 模型預(yù)測和病毒實(shí)際發(fā)展趨勢符合較好。 從2020 年1 月26 日起,數(shù)據(jù)開始出現(xiàn)較大偏差。 這說明病毒傳播趨勢開始脫離原有發(fā)展軌道。 主要原因是,隨著政府的管制加強(qiáng)、民眾對病毒的認(rèn)識加深,更多的民眾選擇佩戴口罩、防護(hù)設(shè)備以及選擇居家少外出,這使得病毒感染趨勢開始減緩??梢钥吹剑绻凑詹《境跗谘葑冓厔?,在2020 年1 月31 日,感染人數(shù)將達(dá)到40 827,而實(shí)際感染人數(shù)才11 791。 這也說明,我國采取的行政措施是及時有效的。

    3 結(jié)論

    文章基于菲波那切數(shù)列的生成原理構(gòu)建了一種病毒傳播模型。 在給出初始感染人數(shù)、感染間隔天數(shù)和感染再生數(shù)后,模型能夠預(yù)測總的感染人數(shù)隨時間的變化。 與2019-nCoV 的確診數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)該模型在病毒傳播初期的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確性。模型的預(yù)測結(jié)果還表明我國在抗疫初期便采用了及時有效的行政干預(yù),使得病毒傳播趨勢顯著減緩。

    菲波那切數(shù)列因?yàn)樘N(yùn)含了普適的自然規(guī)律而被廣泛應(yīng)用于各學(xué)科領(lǐng)域。文章首次將菲波那切數(shù)列引入病毒傳播領(lǐng)域,建立了一種簡單有效的病毒傳播模型。 由于引入的數(shù)學(xué)工具有限,該模型功能也較為有限, 暫時只能用于描述總的感染人數(shù)隨時間的變化。然而,在病毒發(fā)展初期,醫(yī)療手段和資源有限,總的感染人數(shù)對于流行病毒評估具有重要意義。由于模型只引入了加法規(guī)律,該模型還為低年級數(shù)學(xué)教學(xué)提供了一份拓展案例。

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