生物计算论文笔记1:The construction of next-generationmatrices for compartmentalepidemic models
1,论文涉及的几个概念
基本再生数R0定义——一个感染病例平均传染的病例数
NGM (next generation matrix),下一世代矩阵—— 连续世代各组别新的感染人数
2,如何计算R0?
线性化 SEIR 常微分方程中的和感染infected状态相关的子系统
——>线性化反应了一开始一个感染者潜在的感染能力,也就是R0
——>同时我们假定了在这个“一开始”的过程中,易感人群数量恒定
·
我们用T+Σ来表示线性化的子系统
·T 新的感染
·Σ 感染状态的转移
·然后我们计算-TΣ^-1的主特征值——这个矩阵就是NGM(large domain)
论文里又定义了NGM(large domain) ,这个矩阵维度比NGM小。因为这里只考虑了会导致新的感染、感染会转移到的这些状态
NGM(large domain)中,第i行j个元素表示:每一个i状态的元素,会生成多少个j状态的元素
2.1 计算R0举例
上图是一个SEIR的模型
在初始状态E1=E2=T=R=0,S=N
那么初始状态下 βSI/N=βI
S影响E1、E2
而E1、E2、I封闭
于是我们把E1、E2、I,那么在初始状态下,有:
我们令x=(E1,E2,I)' 那么我们需要将这个线性系统写成x=(T+Σ)x的形式
我们去计算他的最大特征值,就是R0了
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