Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > q-bio > arXiv:2005.08255v2

帮助 | 高级搜索

定量生物学 > 种群与进化

arXiv:2005.08255v2 (q-bio)
[提交于 2020年5月17日 (v1) ,修订后的 2020年5月21日 (此版本, v2) , 最新版本 2020年12月8日 (v3) ]

标题: 印度COVID-19的动力学建模与分析

标题: Dynamical modelling and analysis of COVID-19 in India

Authors:R. Gopal, V. K. Chandrasekar, M. Lakshmanan
摘要: 我们研究了武汉爆发新冠疫情后印度的疫情传播情况。我们利用官方早期报告的数据,并借助易感(S)、暴露(E)、感染(I)和移除(R)人群模型(即著名的SEIR动态模型),估计了印度新冠初始感染者的传播率。数值分析和模型验证被用来校准系统参数,这些参数基于关于感染者人数的公开信息,然后评估了若干可能适用于印度的新冠场景。 我们的研究结果对未来疾病发生情况提供了预测,并展示了政府和个人努力控制疫情相关关键情况的影响和时间的重要性。我们还特别强调了遏制过程中个人反应的重要性。
摘要: We consider the pandemic spreading of COVID-19 in India after the outbreak of the coronavirus in Wuhan city, China. We estimate the transmission rate of the initial infecting individuals of COVID-19 in India by using the officially reported data at the early stage of the epidemic with the help of Susceptible (S), Exposed (E), Infected (I), and Removed (R) population model, the so-called SEIR dynamical model. Numerical analysis and model verification are performed to calibrate the system parameters with official public information about the number of people infected, and then to evaluate several COVID -19 scenarios potentially applicable to India. Our findings provide an estimation of disease occurrence in the near future and also demonstrate the importance of governmental and individual efforts to control the effects and time of the pandemic-related critical situations. We also give special emphasis to individual reactions in the containment process.
评论: 11页,6个图
主题: 种群与进化 (q-bio.PE) ; 物理与社会 (physics.soc-ph)
引用方式: arXiv:2005.08255 [q-bio.PE]
  (或者 arXiv:2005.08255v2 [q-bio.PE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.08255
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: V.Kuppusamy Chandrasekar [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2020 年 5 月 17 日 14:00:50 UTC (817 KB)
[v2] 星期四, 2020 年 5 月 21 日 14:00:22 UTC (818 KB)
[v3] 星期二, 2020 年 12 月 8 日 11:00:17 UTC (344 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
q-bio.PE
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2020-05
切换浏览方式为:
physics
physics.soc-ph
q-bio

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号