いろいろなことを考察する

シンプル SIR の流行初期における I(t) と、⊿I(t) や new_I(t) との関係


  1. 「流行初期における感染者数  I ( t ) と感染者数の増分  ⊿ I ( t ) の関係」を考えます。
  2. 流行初期には、 ⊿ I ( t ) と、新規感染者数  new\_I ( t ) に大きな差はありません。
  3. このため、1. は、「流行初期における感染者数  I ( t ) と新規感染者数  new\_I ( t ) の関係」でもあります。
  4. ここで検討しているのは、シンプルな SIR モデルです。


(いずれ他の件とつながる予定です。)

以下は、シンプルな SIR モデル https://sarkov28.hatenablog.com/entry/2021/01/04/113012 での検討です。

モデルがシンプル SIR ならば、流行初期の「指数関数的増大時」には、
 I ( t ) = I ( 0 ) exp ( ( βS ( 0 ) - γ ) t ) です。...... (1)

簡単のため、 βS ( 0 ) - γ = k とおきます。...... (2)
 k は、定義から定数です。

すると、 I ( t ) = I ( 0 ) exp ( kt ) ...... (3)
となります。 ⊿I ( t ) は、以下のように書けます。
 ⊿I ( t )
 = I ( t ) - I ( t - 1 )
 = I ( 0 ) exp ( k t ) - I ( 0 ) exp ( k ( t - 1 ) )
 = I ( 0 ) ( 1 - exp ( - k ) ) exp ( k t )

ここで、(3) があるので、
 ⊿I ( t ) = ( 1 - exp( - k ) ) I ( t )
となります。ここに(2)の  k を戻すと、以下になります。
 ⊿I ( t ) = ( 1 - exp ( - ( βS ( 0 ) - γ ) ) ) I ( t ) ...... (4)

なお、流行初期なので、 S ( 0 )≒N (=全人口)です。 ...... (5)
(4)(5)から、以下になります。
 ⊿I ( t ) = ( 1 - exp ( - ( βN -  γ ) ) ) I(t) ...... (6)

 - ( βN -  γ )  β = R0/NT、γ=1/T を代入すると、以下に。
 - ( βN -  γ )
 = - ( N R0 / NT - 1 / T )
 = - ( R0 / T - 1 / T )
 = - ( R0 - 1 ) / T ...... (7)

(6)と(7)から、
 ⊿I ( t ) = ( 1 - exp ( - ( R0 - 1 ) / T ) ) I ( t ) ...... (8)
となります。(8)において、 ( 1 - exp ( - ( R0 - 1 ) / T ) ) は定数なので、
(8)は、感染者数の増分  ⊿I(t) が、感染者数  I(t) に定数を乗じたものだとしています。

(8)が、冒頭 1. の
「流行初期における感染者数  I ( t ) と感染者数の増分  ⊿I ( t ) の関係」です。
ただし、(8)の導出に際しては、(1)、(5)で、近似を使っていることにご注意下さい。
(8)は、流行初期に、近似的にのみ成立します。

流行初期ならば、 ⊿ I ( t ) = new\_I ( t ) ...... (9)
としても大過ありません。この場合、(8)(9)から以下となります。
 new\_I ( t ) = ⊿ I ( t ) = ( 1 - exp ( - ( R0 - 1 ) / T ) ) I ( t ) ...... (10)

(10)において  ( 1 - exp ( - ( R0 - 1 ) / T ) ) は定数なので、
(10)は、新規感染者数  new\_I ( t ) が、感染者数  I ( t ) に定数を乗じたものだとしています。

(10)が、冒頭 3. の
「流行初期における感染者数  I(t) と新規感染者数  new\_I(t) の関係」です。
(10)の導出に際しては、(1)、(5)、(9)で、近似を使っていることにご注意下さい。
(10)は、流行初期に、近似的にのみ成立します。