Читать книгу Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина онлайн

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

```

Этот код создает функцию `sis_model`, которая моделирует SIS-модель в течение определенного количества дней. Затем задаются параметры модели и вызывается функция `sis_model` с этими параметрами. Результаты моделирования визуализируются с помощью библиотеки `matplotlib`.

На графике, полученном в результате выполнения этого кода, можно увидеть изменение численности двух категорий популяции – восприимчивых к инфекции (Susceptible) и инфицированных (Infected) – в течение времени (в днях), согласно модели SIS.

– "Susceptible" показывает, как изменяется количество людей, которые могут быть инфицированы.

– "Infected" отображает количество людей, которые являются инфицированными и могут передавать болезнь.

График позволяет визуализировать динамику эпидемии, показывая, как число инфицированных и восприимчивых меняется в течение времени в моделируемой популяции.

Модель случайного блуждания

В рамках модели случайного блуждания каждый индивид представляется точкой или агентом в пространстве, который в каждый момент времени принимает случайное направление и перемещается на некоторое расстояние. Встречи между индивидами могут быть случайными и происходить с некоторой заданной интенсивностью.

Одним из ключевых применений модели случайного блуждания является оценка вероятности распространения инфекции в зависимости от перемещения людей. Путем моделирования случайных перемещений и контактов между индивидами можно определить, как вероятность заражения зависит от различных факторов, таких как плотность населения, скорость перемещения и частота контактов.

Однако важно учитывать, что модель случайного блуждания представляет собой упрощенную абстракцию реальной динамики социальных сетей, и ее применение может иметь ограничения в точности прогнозирования реальных ситуаций. Тем не менее, благодаря своей простоте и интуитивной понятности, модель случайного блуждания остается полезным инструментом для анализа и прогнозирования распространения инфекций в различных контекстах.