羅徹斯特理工學(xué)院的科學(xué)家開發(fā)了一種方法，他們認(rèn)為這將有助于流行病學(xué)家更有效地預(yù)測(cè)新冠的傳播。他們的新研究發(fā)表在《物理學(xué)D：非線性現(xiàn)象》，概述了SIR流行病模型的解決方案，該模型通常用于預(yù)測(cè)有多少人易感、感染病毒并從病毒中康復(fù)。
該方法由RIT數(shù)學(xué)學(xué)院副教授Nathaniel Barlow和RIT化學(xué)工程系主任Steven Weinstein創(chuàng)立。他們說，通過使用該模型的解，流行病學(xué)家可以基于各種變量快速預(yù)測(cè)新冠病毒將如何傳播的許多不同情況。該數(shù)學(xué)模型生成的預(yù)測(cè)有助于公職人員在實(shí)施和取消旨在拉平感染率曲線的限制時(shí)做出政策決策。
開發(fā)這種方法的應(yīng)用數(shù)學(xué)家說，他們很高興找到一種方法，利用他們的技能來幫助抗擊。
巴洛說：“我以為我想以某種方式幫助一切?！薄拔覀?cè)谀抢锟吹搅艘黄P(guān)于SIR模型的熱門文章，看到我們的方法可以加快這個(gè)過程，我們很快就寫了這篇論文。我們的目標(biāo)是為抗擊這種疾病的專家提供更好的工具?！?
這種方法是基于他們以前對(duì)完全不同的熱力學(xué)、流體力學(xué)和黑洞周圍光軌跡預(yù)測(cè)問題的解決方案。在過去的六年里，他們?cè)谶@些問題上與大學(xué)生進(jìn)行了廣泛的合作，發(fā)現(xiàn)SIR流行病模型的解具有非常相似的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。雖然作者以前沒有在流行病學(xué)領(lǐng)域工作過，但他們之前的工作已經(jīng)無縫地轉(zhuǎn)化到了這個(gè)新領(lǐng)域。
Wein說：“很多時(shí)候，我們作為應(yīng)用數(shù)學(xué)家所做的就是研究人們通常不會(huì)說話的區(qū)域的邊界?！薄拔覀兊闹匾δ苁翘峁┲С挚茖W(xué)查詢和預(yù)測(cè)的算法。我們?cè)谶@里開發(fā)的技術(shù)適用于許多不同的領(lǐng)域。”
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