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“没有一个病毒传播模型是对的!”

作者:时间:2020-05-07 08:35浏览:

病毒

近来,以科罗拉多大学博尔德分校计算机科学助理教授Rebecca Morrison为首的一个国际研讨小组开发了一种新的数学东西,能够协助科学家树立更精确的病毒传达模型,猜测包含新冠肺炎在内的流行症是怎么在国际各地传达的。

Morrison曩昔一向从事数学模型的发明和批改作业,她和她的搭档们最近将目光投向了一个新的应战——流行病学模型,原因是其时对新冠病毒传达的猜测模型简直都禁绝。她表明:“模型开端失利,我的作业要开端了。”

只要很少的情况下,一个模型会完美契合实际,由于依据界说,模型本来是从实际中简化而来的。从某种意义上说,一切的模型都是过错的。

在近期发表于《混沌》的一项研讨中,Morrison和巴西数学家Americo Cunha将2016年迸发的寨卡病毒作为一个测验事例。他们陈述称,一种称为“嵌入式差异算子”的新东西或许能够协助科学家修正达违背实际的模型,有效地将模型成果与实在国际数据对齐。

这项研讨源于Cunha几年前遇到的问题,他们其时企图选用常见SEIR模型来重现寨卡病毒迸发的进程。在此之前的2015年和2016年,这种病毒在从巴西开端暴虐,形成全球数千例婴儿呈现严峻的先天性缺点。

问题是:不论研讨人员做了什么测验,他们的成果都与记载的寨卡病例数不符,在某些情况下,其差错乃至到达万人等级。而据Cunha表明,这样的缺口并不罕见。

所以Cunha和Morrison开端联手研讨是否能够修正这个模型。他们提出了一个问题:假如模型没有仿制实在国际的数据,他们是否能够运用这些数据来构建更好的模型?

答案是能够,办法则是参加一种嵌入式差异运算符。这是Morrison最早开发来研讨焚烧物理的东西,是一种安插于模型内部的模块。当研讨人员将数据输入东西时,它看到并呼应信息,然后主动重写模型的根本方程以更好地匹配实际。

运用这种办法,他们简直消除了模型成果与公共卫生记载之间的一切距离。

尽管这项研讨是针对寨卡病毒的,但她泄漏,研讨小组已经在测验调整他们的办法,期望帮全球医学人员从头跑在新冠病毒前面。

不过,莫里森以为,任何一种疾病模型都不一定是100%精确的。可是,这些东西关于公共卫生决议计划人员来说仍然是无价的。她说:“这种流行病提醒了树立一个真实的体系模型是多么困难。但我期望人们不要以为这意味着咱们不应该信赖咱们的科学家。”

编译/前瞻经济学人APP资讯组

参考资料:

[1]https://www.sciencedaily.com/releases/2020/05/200505164615.htm

[2]https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0005204

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