数学:有A
、B、C 、D四个地区暴发疫情,有病毒四处蔓

〖壹〗
、世卫组织批准国药疫苗紧急使用不能立即扭转全球疫情危机，但能显著增强全球抗疫能力 ，尤其在资源匮乏地区发挥关键作用
。印度变异病毒及全球传播现状印度变异病毒种类与传播：印度在27个邦共发现3532种令人担忧的新冠变异病毒
，其中双突变体变异病毒（B.617）的传染性正在增加。

〖贰〗、韦达定理为x1+x2=-b/a，x1*x2=c/a 。病毒传播公式：1+x+x（1+x）=a
。树枝分叉公式：一个树枝上能长x条树枝 ，第二轮有x*x=x^2条树枝
，第三轮有x^2*x=x^3条树枝，以此类推 ，第n（n为正整数）论有x^n条树枝。

〖叁〗 、树枝公式：2 An=A1×q^（n－1） 。细胞公式：Sn=a1+a2+a3+...+an
。①当q≠1时
，Sn=a1（1-q^n）/（1-q）或Sn=（a1-an×q）÷（1-q） 。②当q=1时， Sn=n×a1（q=1） 。病毒公式：（n-1）平方
。握手公式：2分之1n（n-1）。

晓星说数学:从核酸检测的“混检 ”谈起

〖壹〗
、不知道大家是否还记得我们在《晓星说数学：小白鼠试毒问题》中曾经介绍过“实验设计最优化
”的一种“二分法”？ 从理论上说 ，近来通行的“均匀混检 ”
，还可以用“二分法
”进一步改进为“二分法混检”；采用“二分法混检 ”最可能的情况是：只花费“单检
”七分之一的时间与成本，就完成同样数量的检测 。

〖贰〗、云母屏风烛影深 ，长河渐落晓星沉
。 嫦娥应悔偷灵药，碧海青天夜夜心。 八月十五夜月 （唐 杜甫） 满月飞明镜
，归心折大刀 。 转蓬行地远，攀桂仰天高。 水路疑霜雪 ，林栖见羽毛
。 此时瞻白兔
，直欲数秋毫。 月夜忆舍弟 （杜甫） 戍鼓断人行，边秋一雁声 。 露从今夜白 ，月是故乡明
。

〖叁〗 、美是大草原上驰骋的梅花鹿……鲍姆嘉通同意我的说法
，并补充道：“美是感性认识，研究美学即研究感性认识的科学。”可康德却愤怒地瞪着我说：“片面 ，美是人类纯形式的主观感受
，与事物本身毫无关系 。我劝你还是看一看我的《判断力批评》
。 ”我很虚心，认真仔细地研究了他的关于情感的美学著作。

关于传染病的数学模型有哪些?

〖壹〗
、传染病的数学模型是流行病学家理解疾病传播规律、预测疫情发展的重要工具 ，主要分为以下几类： 基础模型：SIR模型SIR模型将人群分为三类状态：易感者（S） 、感染者（I）、康复者/移出者（R） 。其核心是通过常微分方程描述三者的动态转换：dS/dt = -βSI：易感者因接触感染者而减少
，接触率用β表示
。

〖贰〗
、感染者、康复者等人群数量随时间的变化。经典的传染病模型包括SI模型 、SIS模型和SIR模型 。

〖叁〗
、SI模型SI模型是最简单、最理想化的传染病模型，它将人群分为两类：易感者（S）和感染者（I）
。模型假设一旦个体被感染 ，将永远保持感染状态，无法恢复。模型特点：适用于描述那些感染后无法治愈或长期携带病毒的传染病 。模型简单
，易于理解和分析。

〖肆〗 、常见的传染病模型包括SI
、SIS、SIR 、SIRS和SEIR模型
。其中，S代表易感者 ，即没有免疫力的健康人
，E表示暴露者，接触过感染者但尚未具备传染性的阶段 ，I指患病者
，具有传染性，而R是康复者 ，可能有终身或有限的免疫力。通过这些群体的交互
，构建出各种复杂的模型 。

传染病模型

SIRS模型是一种适用于康复者具有暂时性免疫力的传染病传播模型，其核心是通过微分方程描述易感者（S）
、患病者（I）、康复者（R）三类人群的动态变化过程
。模型背景与适用场景SIRS模型适用于描述康复者免疫力会随时间消退的传染病传播过程 ，例如流感 、普通感冒等非终身免疫性疾病。

传染病的数学模型是流行病学家理解疾病传播规律
、预测疫情发展的重要工具
，主要分为以下几类： 基础模型：SIR模型SIR模型将人群分为三类状态：易感者（S）、感染者（I） 、康复者/移出者（R） 。

SIR传染病模型是一种用于描述传染病传播动态的经典数学模型，它将人群划分为易感者（S）、感染者（I）和康复者（R）三类 ，通过微分方程组刻画三类人群数量随时间的变化规律
。

常见的传染病模型包括SI
、SIS、SIR 、SIRS和SEIR模型。其中，S代表易感者
，即没有免疫力的健康人，E表示暴露者 ，接触过感染者但尚未具备传染性的阶段
，I指患病者，具有传染性 ，而R是康复者
，可能有终身或有限的免疫力 。通过这些群体的交互，构建出各种复杂的模型
。

SIR模型由W. O. Kermack与McKendrick在1927年提出 ，成为经典传染病传播模型之一。各国卫生机构根据疾病特性
，拓展出更多版本，此模型在疾病预防与控制决策中发挥重要作用 。SIR模型将人群分为三类：易感
、感染与康复
。通过建立描述各群体数量随时间变化的数学模型 ，描述易感人群减少、感染与康复过程。

数学建模常用算法——传染病模型(一)SI模型

数学建模常用算法——传染病模型（一）SI模型详解尽管我们通常专注于算法的话题
，但考虑到近期同学们在传染病传播问题上的需求，今天我们将探索一下传染病模型 。这些模型旨在分析疾病的传播速度 、范围和动力学机制 ，以支持防控策略的制定。常见的传染病模型包括SI
、SIS、SIR 、SIRS和SEIR模型
。

SI模型的微分方程为：di/dt = λ * s * i。由于总人数N保持不变，可以简化为：di/dt = λ * ） * i 。模型预测：最终状态：当时间趋向无限大时
，患病者占比i将趋近1，即几乎所有个体最终都会成为患病者
。疫情高峰：患病者数量达到最大值时 ，即I = N/2
，此时增长速度最快。

- 传染期接触数σ=λ/μ，即每个患病者在整个传染期1/μ天内 ，有效接触的易感者人数 。- 根据模型假设：每个病人每天可使λ*s（t）个易感者变为患病者
，患病者人数为N*i（t），所以每天有λ*s（t）*N*i（t）个易感者被感染 ，即每天新增的患病者数
。

SIRS模型是一种适用于康复者具有暂时性免疫力的传染病传播模型
，其核心是通过微分方程描述易感者（S）
、患病者（I）、康复者（R）三类人群的动态变化过程。模型背景与适用场景SIRS模型适用于描述康复者免疫力会随时间消退的传染病传播过程，例如流感 、普通感冒等非终身免疫性疾病 。