– График для подверженных инфекции (S): На этом графике мы увидим, как количество подверженных инфекции уменьшается с течением времени, поскольку люди заражаются и становятся иммунными к болезни.
– График для инфицированных (I): Этот график показывает, как количество инфицированных меняется во времени. На начальном этапе количество инфицированных может расти, затем оно может достигнуть пика и начать снижаться по мере того, как люди выздоравливают от болезни.
– График для выздоровевших (R): На этом графике мы видим, как количество выздоровевших от болезни растет с течением времени, поскольку инфицированные люди выздоравливают и становятся иммунными к болезни.
Эти графики позволяют нам визуально оценить динамику эпидемии, а также определить основные параметры, такие как скорость распространения болезни и эффективность мер по ее контролю. Это позволяет принимать более обоснованные решения в области общественного здравоохранения для борьбы с эпидемией.
3. SEIRS-модель является вариантом SEIR-модели, которая в свою очередь является математической моделью для изучения распространения инфекционных заболеваний в популяции. В SEIR-модели популяция разделяется на четыре категории: подверженные инфекции (Susceptible), инфицированные (Exposed), инфицированные и инфекциозные (Infectious), и выздоровевшие или имеющие иммунитет (Recovered).
В SEIRS-модели добавляется дополнительная категория – Recovered with temporary immunity, что означает, что выздоровевшие имеют временный иммунитет перед тем, как вернуться в состояние подверженности инфекции. Это позволяет учесть факторы, такие как временное уменьшение иммунитета после выздоровления или длительный период времени, когда человек может быть вновь подвержен заражению после излечения.
Одна из ключевых особенностей SEIRS-модели – учет временного интервала между инфицированием и появлением симптомов заболевания. Этот интервал может варьироваться в зависимости от конкретного инфекционного заболевания и может быть важным фактором при прогнозировании распространения болезни и планировании мер по ее контролю. В целом, SEIRS-модель предоставляет более реалистичное описание динамики распространения инфекционных заболеваний в сравнении с более простыми моделями, не учитывающими временные аспекты и динамику иммунитета в популяции.