一类SARS流行病动力系统的研究

建立了一类描述SARS流行病的常微分方程模型,利用常微分方程动力系统的理论,研究了我们所建立的模型,给出了该系统的奇点及奇点的类型,并作出了相图.我们得到的一个主要结论是:在SARS的控制中,政府行为是最重要的因素.     

一类广告微分方程的动力学分析

利用常微分方程研究广告对产品销售的影响.在分别考虑了广告量为平方和任意的n次方的影响后,讨论了广告微分方程的奇点以及奇点的类型,最后给出了该微分方程的相图.     

一类二阶方程的解的收敛性

本文研究一类二阶常微分方程解的渐近性态，假设方程具有正阻尼及适当保证所有解有界的条件成立，我们证明了每个解收敛于奇点，该结果能够用于系统的奇点集是不可数的情形。     

一类流行病模型的分析

本文研究一类流行病模型。把Kermack-Mckendrick模型加以推广,讨论平衡点的稳定性,得到流行的条件。     

SARS流行病传染动力学模型

建立了 SARS流行病的数学模型 ,根据部分国家和地区的 SARS疫情数据 ,计算出其模型参数 ,给出了各地 SARS疫情与模拟结果的比较图 ,模拟结果与实际疫情十分吻合 .分析了 SARS流行特征 ,并对疫情发展进行了预测 .     

高校综合实力的非线性微分方程模型

根据高校综合实力中硬实力因素与软实力因素之间的关系建立了高校综合实力的常微分方程模型,并利用定性理论的方法给出了该系统的奇点和相图,最后分析了高校综合实力的发展规律.     

一类生化反应数学模型的分析

本文讨论了生化反应中一类可逆两分子饱和反应,它的数学模型可近似表达为应用常微分方程定性和稳定性的方法分析了参数的所有情况,得到了正初值的正半轨线的有界性、正平衡点的稳定性及极限环的存在唯一性等结论。     

关于二阶常微分方程周期解的定理

本文研究非自治非线性二阶常微分方程存在周期解的充分条件．在满足本文定理的条件下，作者证明所研究的二阶方程在相空间中的Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射是平面上有奇点的动力系统，从而证明原方程有周期解．这一结果全面推广已有的若干结论．     

一类求解Stiff方程组显式单步法的改进

到目前为止,解Stiff常微分方程组的初值问题的绝大多数可行的数值方法都是隐式的,需要计算函数f(x,y)的Jacobi矩阵及与有关的某矩阵作LU分解。当m很大时,其计算量和存贮量都是惊人的。 针对上述困难,[1]、[2]和[3]中相继提出了一些L稳定的显式单步法。然而这些方法的精度及适用范围都受到一定限制且含有f的高阶全导数计算。本文针对Stiff方程组中同     

一类具时滞的生理模型的Hopf分支

本文研究了一类简化的具时滞的生理模型的稳定性和Ｈｏｐｆ分支．首先,以滞量为参数,应用Ｃｏｏｋｅ的方法,把Ｒ＾＋分为两个区间,使当滞量属于相应区间时,所考虑的模型的平凡解是稳定或不稳定的,同时得到了Ｈｏｐｆ分支值．然后,应用中心流形和规范型理论,得到了关于确定Ｈｏｐｆ分支方向和分支周期解的稳定性的计算公式．最后,应用Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ软件进行了数值模拟。     

北京市SARS疫情统计分析

本文对严重急性呼吸道综合症 SA RS疾病进行了统计分析 .文章首先以北京市海淀区 SARS确诊病例和疑似病例为研究对象 ,分别按照地区、人口进行了统计分析 ,得出海淀区不同小区疫情发展的显著程度 .然后利用正交试验设计 ,分别就年龄、性别、职业等因素对海淀区 SARS确诊病人和疑似病人影响程度进行了统计分析 ,得出 2 1岁到 50岁的学生和干部得病率最高的统计结果 ,这完全符合海淀区的疫情事实 .这个统计结果已经被海淀区政府“海淀区政府应急管理信息系统 ( H EMIS)”[6]采用 . H EMIS系统作为中国第一个政府应急系统在海淀区 SARS防治中起到了一定作用 [1 ] .文章最后研究了北京市每天新增的确诊病例和每天疑似病例转为确诊病例之间的相关系数 ,从它们的相关性分析可以反映出防治 SARS疫情措施的有效性 .     

一类SARS传染病自治动力系统的稳定性分析

在K-M传染病模型的基础上,进一步考虑易感人群的密度制约以及患病者类的死亡与治愈率等因素,建立了描述SARS传染病的一个新的动力学模型,分析了该模型平衡点的稳定性态．证明了疾病消除平衡点在一定条件下是全局渐进稳定的,而地方病平衡点不是渐近稳定的．得到了该传染病系统在适当条件下为永久持续生存的结果．     

SARS数学模型解的存在唯一性与稳定性

讨论了一种带年龄结构的SARS疾病模型，它是一组非线性偏微分方程组，应用有界线性算子的C0一半群理论及非线性扰动理论，证明了该方程组非负解的存在唯一性及稳定性．     

SARS的传播模型

建立了SARS传播的Logisitic阻滞增长模型和回归模型.     

The final size of a SARS epidemic model without quarantine

In this article, we present the continuing work on a SARS model without quarantine by Hsu and Hsieh [Sze-Bi Hsu, Ying-Hen Hsieh, Modeling intervention measures and severity-dependent public response during severe acute respiratory syndrome outbreak, SIAM J. Appl. Math. 66 (2006) 627-647]. An “acting basic reproductive number” ψ is used to predict the final size of the susceptible population. We find the relation among the final susceptible population size S_∞, the initial susceptible population S₀, and ψ. If ψ>1, the disease will prevail and the final size of the susceptible, S_∞, becomes zero; therefore, everyone in the population will be infected eventually. If ψ<1, the disease dies out, and then S_∞>0 which means part of the population will never be infected. Also, when S_∞>0, S_∞ is increasing with respect to the initial susceptible population S₀, and decreasing with respect to the acting basic reproductive number ψ.     

基于元胞自动机的SARS传播模型

根据SARS的局部性、潜伏性特征以及传染病个体传播的特点,人群接触通过近距离邻居发生,利用元胞自动机模型时间、空间上离散,以局部规则为基础,以同步更新为前提讨论整体性质的机制,将人群分为易感者,带菌者,病人,免疫者之后,以易感者对SARS的抵抗能力、病人或带菌者对SARS的传染能力、人群的大小为参数,建立了基于元胞自动机的SARS传播模型.得到的结果可为从传染动力学角度控制SARS的传播提供依据.     

北京非典型肺炎数学模型

探讨了北京非典型肺炎数学模型 ,利用动力学和非线性回归方法建立了北京非典型肺炎预测模型 .     

A discrete epidemic model for SARS transmission and control in China

Severe acute respiratory syndrome (SARS) is a rapidly spreading infectious disease which was transmitted in late 2002 and early 2003 to more than 28 countries through the medium of international travel. The evolution and spread of SARS has resulted in an international effort coordinated by the World Health Organization (WHO).

We have formulated a discrete mathematical model to investigate the transmission of SARS and determined the basic reproductive number for this model to use as a threshold to determine the asymptotic behavior of the model. The dependence of the basic reproductive number on epidemic parameters has been studied. The parameters of the model have been estimated on the basis of statistical data and numerical simulations have been carried out to describe the transmission process for SARS in China. The simulation results matches the statistical data well and indicate that early quarantine and a high quarantine rate are crucial to the control of SARS.