新型コロナ版SIRモデルです。ここからいろいろと考えたいのですが、
ワクチンの効果を入れるなら、vとβをいじる。時間経過の要素を入れるなら、tの関数として。
適当なvを見つけてくる。βは定数と考えてv(t)はβに近づいていく関数。こんな感じでvを決定したいです。
新型コロナ版SIRモデルwith vaccine
dS_1 = (1-v)b - uS - betaSI
dI_1 = betaSI - (u + ganma)I
dR_1 = vb - uR + ganmaI
人口の増加(出生,移住),減少(死亡など)を考慮
変数 意味 備考
t 時間 /day
S 感染予備軍
I 感染者
R Recover
例えばv(t)=t/1000,betaをbeta-v(t)などです
βになったらそれ以上増えない関数を設定する?もしくは、現実的にv(t)がβになるという意味は、全員がワクチン接種したという意味なので、そこでシミュレーションを終える。
なにか案などいただきたいです。