si传染模型平均爆发规模python代码
时间: 2023-07-23 10:19:03 浏览: 49
以下是使用Python编写的基于SI传染模型的平均爆发规模代码示例:
```python
import random
# 定义SI传染模型的参数
beta = 0.3 # 感染率
gamma = 0.0 # 恢复率,此处为0,表示感染后不会恢复
N = 1000 # 总人数
I = 1 # 初始感染人数
S = N - I # 初始易感人数
# 定义平均爆发规模
outbreak_size = 0 # 爆发规模
count = 0 # 计数器,记录已经发生过的爆发数
# 模拟SI传染模型的传播过程
while I > 0:
# 计算下一个时刻的感染人数
new_I = 0
for i in range(I):
if random.random() < beta:
new_I += 1
# 更新感染人数和易感人数
I += new_I
S -= new_I
# 如果有新的感染发生,记录爆发规模并重置感染人数为1
if new_I > 0:
outbreak_size += I
count += 1
I = 1
# 如果所有人都已经感染,结束模拟
if S == 0:
break
# 计算平均爆发规模
if count > 0:
average_outbreak_size = outbreak_size / count
print("平均爆发规模为:", average_outbreak_size)
else:
print("未发生过爆发")
```
说明:
- 在SI传染模型中,每个人只有两个状态:易感和感染。
- beta表示感染率,即一个感染者在单位时间内感染一个易感者的概率。
- gamma表示恢复率,即一个感染者在单位时间内恢复的概率。此处设为0,表示感染后不会恢复。
- N表示总人数,I表示初始感染人数,S表示初始易感人数。
- 平均爆发规模是指在多次模拟中,每次爆发所涉及的感染人数的平均值。
- 在代码中,我们使用while循环模拟SI传染模型的传播过程。每个时刻,我们计算新增感染人数,更新感染和易感人数。如果有新的感染发生,记录爆发规模并重置感染人数为1。如果所有人都已经感染,结束模拟。
- 在模拟结束后,我们计算平均爆发规模并输出。如果未发生过爆发,输出未发生过爆发。