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| teaching:progappchim:epidemie_coronavirus [2020/03/11 18:24] – [Simulations numériques] villersd | teaching:progappchim:epidemie_coronavirus [2020/03/30 15:40] – [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 : |
| | * Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab ([[http://spell.ulb.be/|SpELL]]), [[https://twitter.com/mariusgilbert/status/1244564877882114048]],... |
| | * 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://www.modelinginfectiousdiseases.org/]] |
| * [[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 |
| | * [[https://www.technologyreview.com/s/615414/the-covid-19-pandemic-in-two-animated-charts/|The Covid-19 pandemic in two animated charts]] by Bobbie Johnson |
| | Mar 27, 2020, MIT Technology Review |
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| ===== Références ===== | ===== Références ===== |
| * **[[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]]** |
| * [[wp>fr:Modèles_compartimentaux_en_épidémiologie|Modèles compartimentaux en épidémiologie]] | * [[wp>fr:Modèles_compartimentaux_en_épidémiologie|Modèles compartimentaux en épidémiologie]] |
| | * [[https://lejournal.cnrs.fr/articles/covid-19-comment-sont-concus-les-modeles-des-epidemies|Covid-19 : comment sont conçus les modèles des épidémies ?]], 20.03.2020, par Martin Koppe, CNRS Le journal |
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