冠状：知识分享 | “社交距离”将减缓冠状COVID-19的扩散( 二 )
I_0 = 0
R_0 = 0
现在，使用1天为步长，使用Python来进行仿真。
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【 冠状：知识分享 | “社交距离”将减缓冠状COVID-19的扩散】我们主要对社交距离的扁平化效果感兴趣，因此仅绘制模拟的E和I项即可。
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上图为无社会距离。它表明，从首次接触到40天后，在高峰期，将有10％的人口被该病感染。即使时间相对较短，也很有可能是非常严重的感染。
那么加入社会距离，有什么影响，如何建模。
冠状病毒与社交距离
社交距离包括避免大聚会，身体接触以及其他减缓传染病传播的努力。根据模型，这将影响的是接触率β。
此处引入一个新值ρ，以捕获社交距离效应。这将是一个介于0到1之间的常数，其中0表示每个人都被锁定并隔离，而1则等于上面的基本情况。要将其引入模型中，通过将其乘以β并编写方程式（1'）和（2'）来修改上面的方程式（1）和（2）。
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如果回到基础模型，只需将ρ值添加到代码中，如下所示。
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如果将ρ设置为1、0.8和0.5，则可以加大控制疾病的力度，从而看到扁平化效果。
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在这里，再次显示由社交距离因子ρ的模型的E和I值。可以看到，随着整个人群中越来越多的社会隔离发生，扁平化效应更加明显，这在直觉上是有意义的，因为它降低了接触率。我们从同时感染人口的10％的基本情况高峰到大约7.5％到3％的低点。还要注意，随着高峰进一步推向未来，它为人们提供了更多的时间进行准备。
这些与社会疏远的情况可能会通过给更多的时间进行治疗和供应，同时保持较低的峰值来提高生存能力。
原文链接：https://towardsdatascience.com/social-distancing-to-slow-the-coronavirus-768292f04296
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