时间:2024-09-03
彭晓艳
(兰州交通大学数理学院数学系,甘肃 兰州 730070)
历史上传染病和寄生虫病曾给人类社会造成过很大的灾难.近年来,一些新出现的传染病也来势凶猛,严重威胁人类的生命健康.例如,2003年在中国暴发的“非典”夺走了很多人的生命.因此,大量的数学模型被用于分析各种各样的传染病问题,已得到大量的结果[1-2],但这些模型考虑的都是传染病传播的一般规律,考虑到疾病传播过程中的个性差异的并不多.文献[3]仅考虑了形如的非线性传染率.文献[4]仅考虑了形如的非线性传染率.文献[5]仅考虑了垂直传染.而在现实生活中,垂直传染对有些传染病的影响是较大的,考虑疾病的垂直传播因素具有现实的意义.本文在以上基础上引非线性传染率以及考虑垂直传染,建立数学模型来研究其解的性态,从理论上揭示隔离对疾病的控制起到了积极的作用.
将一个地方总人口分为4类,分别为易感人群S(t)、患病人群I(t)、隔离人群Q(t)和康复人群R(t).其中,A为人口的常值输入率、人口出生率和外来人口输入率总和;p为人口输入率为A的人群中转化为患者人群的概率;为非线性系数,d为自然死亡率;r为患病人群的恢复率;δ为隔离人群因病死亡率;α1为患病人群的因病死亡率;α2为隔离人群因病死亡率,一般不妨设α1>α2.ε为隔离人群的治愈率.其模型建立如下:
显然有
N(t)=S(t)+I(t)+Q(t)+R(t)
则有
且区域Ω为方程组(1)的正不变集,0≤p<1.
下面对p作如下讨论:
若p=0,系统(1)变为
(舍去)
证明 首先证明无病平衡点E0是局部渐近稳定的.考虑系统(1)在E0处的雅克比矩阵为
则其特征方程为
即
则其特征根为
则由Hurwitz定理可知,无病平衡点E0是局部渐近稳定的.
下面证明E0是全局渐近稳定的.取V=I,则有
所以E0是全局渐近稳定的.
证明 首先证明地方平衡点E1是局部渐近稳定的,则系统(2)在E1处的雅克比矩阵为
则其特征方程为
其中
同理可知H3>0,H4>0;则方程组的所有根有负实部,因而地方病平衡点E1是局部渐近稳定的.
下面证明E1是全局渐近稳定的.
故系统(2)在Ω内无闭轨线.又E1是局部渐近稳定的,所以地方病平衡点E1是全局渐近稳定的.
若0<p<1,则系统(1)总有地方病平衡点 E2().其中,同上面的,并且其是全局渐近稳定的.证明过程同E1的证明.
[1]马知恩,周义仓,王稳定.传染病动力学的数学建模与研究[M].北京:科学出版社,2004.
[2]王拉娣.传染病动力学的模型及控制策略研究[D].上海大学博士学位论文,2004.
[3]徐芳,栗永安,杜明银.具有常数输入的SEIS模型的全局渐近稳定性[J].高校应用数学学报,2009,24(1):53-57.
[4]芦雪娟,张敬,董晓红.具有非线性传染率的SEIQR流行病模型的全局稳定性[J].生物数学学报,2012,27(1):136-144.
[5]米晓丽.一类具有垂直传染的SEIR传染病模型的全局稳定性[J].山西师范大学学报,2013,27(2):19-22.
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