SEIRモデルによる感染症シミュレーションサンプルコードを書いてください。

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Code-Llama-34b ·

Code-Llama-34b

Poe

SEIRモデルは、感染症の流行を模擬するための数理モデルであり、Susceptible（感染しやすい人）、Exposed（感染したが、まだ病気になっていない人）、Infectious（病気になった人）、Recovered（回復した人）の4つのグループに分けて、それぞれの人々の状態を追跡することができます。以下は、SEIRモデルに基づいた感染症シミュレーションのサンプルコードです。

scss

// 感染症のパラメータ
let beta = 0.5; // 感染率
let gamma = 0.1; // 回復率
let sigma = 0.2; // 感染者から感染される確率

// 人口のパラメータ
let N = 1000; // 全体の人口
let S0 = 900; // 感染しやすい人の数
let E0 = 100; // 感染したが、まだ病気になっていない人の数
let I0 = 0; // 病気になった人の数
let R0 = 0; // 回復した人の数

// 時間のパラメータ
let t_max = 365; // シミュレーション期間
let dt = 1; // 時間刻み

// 初期条件
let S = S0;
let E = E0;
let I = I0;
let R = R0;

// シミュレーション
for (let t = 0; t < t_max; t += dt) {
  // 感染
  let new_infections = beta * S * I / N;
  S -= new_infections;
  E += new_infections;
  
  // 回復
  let new_recoveries = gamma * I;
  I -= new_recoveries;
  R += new_recoveries;
  
  // 感染者から感染される
  let new_exposures = sigma * I * S / N;
  S -= new_exposures;
  E += new_exposures;
}

// 結果の表示
console.log("最終的な状態:");
console.log(`S: ${S}`);
console.log(`E: ${E}`);
console.log(`I: ${I}`);
console.log(`R: ${R}`);

このコードでは、感染症のパラメータとして、感染率beta、回復率gamma、感染者から感染される確率sigmaを設定しています。また、人口のパラメータとして、全体の人口N、感染しやすい人の数S0、感染したが、まだ病気になっていない人の数E0、病気になった人の数I0、回復した人の数R0を設定しています。

また、時間のパラメータとして、シミュレーション期間t_maxと時間刻みdtを設定しています。

シミュレーションは、for文を使用して実現しています。各時間刻みごとに、感染、回復、感染者から感染されるの3つの過程が発生します。感染は、感染しやすい人の数Sから感染したが、まだ病気になっていない人の数Eへと移動します。回復は、病気になった人の数Iから回復した人の数Rへと移動します。感染者から感染されるは、感染しやすい人の数Sから感染したが、まだ病気になっていない人の数Eへと移動します。

最後に、シミュレーションの結果を表示しています。

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