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Zitat von
ralfschmidt84
Ah Ok, bisher wurde ja immer von exp. Wachstum gesprochen. Wann erreicht man diese Sättigung?
Das hängt von dem Modell ab. Beim einfachsten Modell gibt es zwei Gruppen: Infizierte und jene, die es noch nicht waren. Man nimmt letztere als unendlich groß an. Dann hast du das klassische exponentielle Wachstum. Im nächsten Abstraktionsschritt packst du einen Deckel auf die Gesamtbevölkerung. Dann ist die Kurve immer noch exponentiell bis die gesamte Bevölkerung infiziert wurde und dann konstant. Soweit sind es triviale Überlegungen.
Das erste nicht-triviale Modell fordert neben den Susceptible und Infizierten eine dritte Gruppe Recovered. Erst mit Einführung dieser Gruppe flacht das Wachstum ab, weil die Gruppe I nur in Abhängigkeit von der Gruppe S wachsen kann (zudem schrumpft Gruppe S in Abhängigkeit von Gruppe I, die schrumpft ihrerseits aber in Richtung R). Die ist aber bei steigender Gesamtanzahl an Infektionen irgendwann leer und versteckt sich in R. Die Personengruppe R schirmt dann effektiv S vor I ab. Wir haben die Herdenimmunität.
Mathematisch tritt die Sättigung nur für t->unendlich auf. Interessant ist natürlich das Niveau, also wie viel % bis dahin infiziert wurden. Das hängt aber leider massiv von dem gewählten Modell und dessen Parametern ab. Also zB ob Quarantäne drin ist, wie gut ist die Quarantäne? Kann man aus der Recovered Gruppe zurück nach Susceptible gehen (-> keine dauerhafte Immunisierung) usw.
Edit:
Impfungen entsprechen dem direkten Übergang von S nach R. Es gibt auch ein sehr schönes (didaktisches) Paper dazu, wie man eine Zombieapokalypse epidemiologisch modelliert. Grundsätzlich muss man aber sagen, dass man ohne Erfahrungen im Bereich von Differentialgleichungen und numerische Lösungsverfahren nicht viel Hoffnung haben muss, es selber modelliert zu bekommen.
@freak1:
Das Wachstum lässt sich sicherlich logistisch in guter Näherung beschreiben, aber die Klasse der sigmoidalen Funktionen ist weitaus größer gefasst.