COVID-19数学模型中，SI模型有何特点与运用？

本文共计2273个文字，预计阅读时间需要10分钟。

从今天起，我将定期撰写一些关于Coronavirus的数学模型。读者最好具备一些微积分基础，会一些简单的编程。不会涉及复杂的数学关系，只会涉及基本的四则运算（加减乘除）。强化一点，数学知识就可以尝试去理解模型。

从今天起，我会定期写些关于 Coronavirus 的数学模型。读者最好有些微积分基础，会点简单的编程。不会也没有关系，会点四则运算（加减乘除）就可以试着去理解模型。强调一点，数学模型是对现实世界的抽象和简化。真实情况比数学模型复杂多了。

我们把人群分成两类：和，它们都是时间的函数。

• 易感人数
  
• 感染人数.
  

数学建模就是找出这些函数满足的方程，然后求解方程，从而预测以后的情况。

模型

记为总人口数。这个是已知的，而且是不变的。ODE 方程组是：

初始条件是,，满足。

这里用到的参数是感染率，代表感染人数占总人口的比例。