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| teaching:progappchim:epidemie_coronavirus [2020/03/11 10:33] – villersd | teaching:progappchim:epidemie_coronavirus [2020/03/18 23:16] – [Représentations et simulations existantes] villersd |
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| ===== Programmes de représentations ===== | ===== Programmes de représentations ===== |
| FIXME | FIXME |
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| | Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques : |
| | * Nicolas Vandewalle (ULiège, thermodynamique statistique) [[https://twitter.com/vdwnico]] |
| | * [[https://twitter.com/T_Fiolet/status/1239658681995796485]] |
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| ===== Simulations numériques ===== | ===== Simulations numériques ===== |
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| Quelques modèles simplifiés sont analogues de schémas réactionnels en chimie. Des approches déterministes permettent d'obtenir des systèmes d'équations différentielles ordinaires assez simples. Par exemple le modèle SEIR : Susceptible, Exposed ("porteur contaminé, sain, en incubation), Infectious (contagieux), Recovered (guéri). La mortalité due à la maladie n'est pas considérée dans ce modèle simplifié. | Quelques modèles simplifiés sont analogues de schémas réactionnels en chimie (réactions en chaîne notamment). Des approches déterministes permettent d'obtenir des systèmes d'équations différentielles ordinaires assez simples. Par exemple le modèle SEIR : Susceptible, Exposed ("porteur contaminé, sain, en incubation), Infectious (contagieux), Recovered (guéri). La mortalité due à la maladie n'est pas considérée dans ce modèle simplifié. |
| | * modèle SIR = modèle encore plus simple |
| * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SEIR_model|SEIR model]] | * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology#The_SEIR_model|SEIR model]] |
| | * [[http://www.modelinginfectiousdiseases.org/]] |
| | * [[http://homepages.warwick.ac.uk/~masfz/ModelingInfectiousDiseases/Chapter2/Program_2.6/index.html|chapitre 2, programme 2.6]] |
| * [[https://www.nature.com/articles/s41421-020-0148-0|Phase-adjusted estimation of the number of Coronavirus Disease 2019 cases in Wuhan, China]] → paramètres pour le COVID-19 | * [[https://www.nature.com/articles/s41421-020-0148-0|Phase-adjusted estimation of the number of Coronavirus Disease 2019 cases in Wuhan, China]] → paramètres pour le COVID-19 |
| * paramètres FIXME | * paramètres FIXME |
| * [[https://towardsdatascience.com/coronavirus-data-visualizations-using-plotly-cfbdb8fcfc3d|Coronavirus data visualizations using Plotly]] | * [[https://towardsdatascience.com/coronavirus-data-visualizations-using-plotly-cfbdb8fcfc3d|Coronavirus data visualizations using Plotly]] |
| * Modèle SEIR appliqué à l'épidémie en Chine : [[https://www.nature.com/articles/s41421-020-0148-0|Phase-adjusted estimation of the number of Coronavirus Disease 2019 cases in Wuhan, China]] Wang, H., Wang, Z., Dong, Y. et al. Cell Discov 6, 10 (2020) DOI: 10.1038/s41421-020-0148-0 | * Modèle SEIR appliqué à l'épidémie en Chine : [[https://www.nature.com/articles/s41421-020-0148-0|Phase-adjusted estimation of the number of Coronavirus Disease 2019 cases in Wuhan, China]] Wang, H., Wang, Z., Dong, Y. et al. Cell Discov 6, 10 (2020) DOI: 10.1038/s41421-020-0148-0 |
| | * [[http://gabgoh.github.io/COVID/index.html]] |
| | * [[https://github.com/gabgoh/gabgoh.github.io/tree/master/COVID]] |
| | * [[https://cream.io/|COVID Rules Everything Around Me]] Understand COVID growth rates between different countries |
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| ===== Références ===== | ===== Références ===== |