在这种情况下,有3个ODE描述了SIR模型。问题来了,我想要计算哪些beta值和gamma值最适合于来自x_axis和y_axis值的数据点。我目前使用的方法是从odeint库和来自同一个库的curve_fit方法集成使用scipy的ODE。在这种情况下,您如何计算β和gamma的值来拟合数据点?当前的错误是:ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (1
我有一个作业,我必须写一个C++程序来模拟疾病爆发使用SIR模型(易感,传染性,恢复期)。要求是使用7x7大小的2D数组,其中用户将选择X和Y坐标来初始化感染者。s s s s s s s s s s s s s s s s
到目前为止,我只能检查位置(1,1),(1,7),(7,1),(7,7)中的状态如果接下来的三个位置旁边有一个被感染的人,它会将状态更新为nextDayState。下面是到目前为止我为两个函数SpreadingDiseas
我正在使用python中的SIR模型的改编来模拟流感大流行。我的模型包括疫苗接种计划,因此我有一个参数(epsilon),它代表疫苗接种推出率。我需要epsilon在不同的时间间隔之间变化。epsilon_result = epsilon(t)# A grid of time points (in days)
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