抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,COVID-19:(Q1)Isが,無症状感染が,長期運転(Q1)と(Q2)に感染する集団の比率である,(Q4)が,長期運転(Q1)と(Q2)に感染する集団の比率であると,2つの時系列を追跡する時間に依存する感受性感染回復(SIR)モデルを提示するのに,感染する必要のある集団の比率である(Q4)が,病気(Q4)の蔓延に影響を及ぼすので,COVID-19:(Q2)が病気(Q4)の伝播に影響するかどうかを,数学的および数値的解析に取り組むために,次の重要な疑問に取り組むために,数学的および数値的解析を実行した。”(Q5)”のそれは,無症状の感染が,病気(Q4)の伝播に感染する必要のある集団の比率である(Q4)。(i)時間tでの透過率と(ii)時間tでの回復速度。このようなアプローチは従来の静的SIRモデルよりも適応的であり,直接推定法よりもロバストである。中国によって提供されたデータを用いて,確認された事例の数に対する1日予測誤差がほぼ3%であり,確認された事例の総数が正確に予測されることを示した。また,伝送速度が回復率より少ない日として定義される旋削点を正確に予測することができた。その後,基本生殖数R_0は1未満である。(Q3)では,2種類の感染者,すなわち検出不能感染者,および検出不能感染者を考慮することにより,SIRモデルを拡張した。そのようなモデルに大発生があるかどうかは,R_0と密接に関連する2つのマトリックスによる2のスペクトル半径によって特性化される。(Q4)では,牛群免疫が感染する個体の少なくとも1/R_0画分後に達成できることを示した。(Q5)と(Q6)に対して,構成ランダムグラフにおける疾患伝播に対する独立カスケード(IC)モデルを解析した。ICモデルの伝搬確率をSIRモデルの伝送速度及び回復速度に関係付けることにより,R_0の削減につながる社会的ジスタンシングの2つのアプローチを示した。【JST・京大機械翻訳】
