seir模型代码C++

Seir模型是一种流行的人口动力学传染病模型，它将人群分为四个阶段：易感者(Susceptible, S)、暴露者(Exposed, E)、感染者(Ill, I)和恢复者Recovered, R)。在C++编写此类模型通常会涉及到一些数学计算和状态更新。

以下是一个简化的C++代码示例，展示了如何创建一个基本的Seir模型：

#include <iostream>
#include <vector>

class SeirModel {
public:
    double population;
    std::vector<double> s, e, i, r; // 初始人口分类

    // 初始化函数
    SeirModel(double pop, double susceptible, double exposed, double infected, double recovered)
        : population(pop), s(susceptible), e(exposed), i(infected), r(recovered) {}

    // 模型迭代函数
    void iterate(double beta, double gamma, int steps) {
        for (int t = 0; t < steps; ++t) {
            // 计算新的S, E, I, R值
            s -= beta * s * i / population;
            e += beta * s * i / population - gamma * e;
            i += gamma * e - recovery_rate * i;
            r += recovery_rate * i;

            // 确保总人数不变
            if (s + e + i + r != population) {
                double new_r = population - s - e - i;
                r = new_r;
            }
        }
    }

private:
    double recovery_rate; // 恢复率
};

// 使用示例
int main() {
    SeirModel model(1e6, 99.95, 0.05, 0.0005, 0); // 100万人初始数据
    double beta = 0.4, gamma = 0.2; // 感染和恢复速率
    int iterations = 100;

    model.iterate(beta, gamma, iterations);
    std::cout << "Final distribution after " << iterations << " steps:\n";
    std::cout << "Susceptible: " << model.s.back() << "\n";
    std::cout << "Exposed: " << model.e.back() << "\n";
    stdcout << "Infected: " << model.i.back() << "\n";
    std::cout << "Recovered: " << model.r.back() << "\n";

    return 0;
}

这个例子仅提供了一个基本框架，实际应用可能需要更复杂的数值积分方法以及数据可视化功能。