si传染模型单个节点感染延迟率python代码
时间: 2023-10-14 15:18:07 浏览: 33
以下是使用Python编写的基于SI传染模型的单个节点感染延迟率代码示例:
```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 = 100000 # 总人数
I = 1 # 初始感染人数
S = N - I # 初始易感人数
# 定义感染延迟率
delay = 0 # 单位时间内感染的人数
count = 0 # 计数器,记录已经感染的人数
# 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
# 计算感染延迟率
delay += new_I
count += 1
if count == 10: # 每10个单位时间计算一次感染延迟率
print("感染延迟率为:", delay / (N - S))
delay = 0
count = 0
```
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。
- 感染延迟率是指在一定时间内,有多少人感染了疾病。在这里,我们定义为每10个单位时间计算一次感染延迟率,即每10个单位时间内感染的人数除以此时刻的易感人数。
- 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,然后累加感染延迟率。当计数器达到10时,计算感染延迟率并输出,然后重置计数器和延迟率。