传染病动力学模型研究现状
传染病动力学模型则是根据种群生长的特性，疾病发生和在种群内传播的规律以及与之有关的社会等因素，在已知某疾病的流行过程、影响的主要因素及其相互关系的基础上，建立能反映传染病动力学特性的数学模型，用数学表达式定量地阐述流行过程的特征，并通过模型动力学性态的定性、定量分析和数值模拟，来显示疾病的发展过程，揭示其流行规律，预测其发展趋势，分析疾病流行的原因和关键因素，寻求对其预防和控制的最优策略，为人们制定防治决策提供理论基础和数量依据。传染病学数学模型广泛应用于流行病学研究的各个领域，在研究疾病的流行特征、效果的评价和疾病的预测中均有着重要作用。
虽然早在1760年，Bernoulli就曾用数学模型研究牛痘接种对天花的防治，但确定性传染病的研究应该说始于二十世纪。1906年，Hamer为了理解麻疹的反复流行，构造并分析了一个离散时间模型。1911年公共卫生医生Ross博士利用微分方程模型对疟疾在蚊子与人群之间传播的动态行为进行了研究，其结果表明，如果将蚊虫的数量减少到一个临界值以下，那么疟疾的流行将会得以控制，Ross的这项研究使他第二次获得了Nobel医学奖。1926年Kermack与MeKendrick为了研究1665到1666年黑死病在伦敦的流行规律以及1906年瘟疫在孟买的流行规律，首先利用动力学的方法建立了著名的“仓室”模型，并且提出是否流行的“阈值理论”。
早期的传染病模型大多假设种群为常数或者渐近常数，在某些条件下是合理的。但在实际问题中，不论动物还是植物的数量总是随着外界的扰动而波动，因此需要研究总人口具有种群动力学的流行病模型。常见的种群动力学行为是对易感者仓室的常数输入，种群的指数增长，Logistic型增长等等。从数学上看，这类模型的研究更加困难，因为总人口的变化增加了方程的文数
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