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Épidémie du coronavirus COVID-19
Références :
Programmes de représentations
Simulations numériques
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.
- Phase-adjusted estimation of the number of Coronavirus Disease 2019 cases in Wuhan, China → paramètres pour le COVID-19
- paramètres
- average incubation period a
- transmission rate : β
- infection rate : σ → 1/a = 1/5.2
- recovery rate : γ → 1/18
- le “basic reproduction number” R0 (approximativement β/γ ??) → 2.6 ??
- natalité et mortalité de base négligée dans l'article utilisé
- valeurs initiales (par exemple) :
- S = 11 millions
- E = 20 * I
- I = 40
- R = 0
- lien à d'autres nombres :
- basic reproduction number
La relaxation collisionnelle, traitée par la “master équation de Pauli” pourrait être comparée, voire appliquée aux épidémies.
Représentations et simulations existantes
- How epidemics like COVID-19 end (and how to end them faster), 19/02/2020, Washington Post
- Getting data about Coronavirus with Python in Italy Posted by pythonprogramming on 26/02/2020
- Coronavirus Data Science Jupyter notebooks and python scripts,
- Jupyter notebooks :
- Modèle SEIR appliqué à l'épidémie en Chine : 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
Références
- Coronavirus : Armageddon ou Foutaise ? Dr Philippe Devos, président du Syndicat Belge des Médecins ABSYM, 02/03/2020
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