通过病毒库和人类流动建模COVID-19人口动态

本文介绍并深入探讨了一种新型的COVID-19动态确定性分隔模型。该模型独特地结合了有症状和无症状个体的分隔，以及病原体的环境库。它还考虑到感染游客的持续流入和移除类别的持续流出。通过识别不变区域并确保解的正性来确立该模型的数学可靠性。值得注意的是，在感染游客激增期间，某些类别保持正的最低值。我们分析性地确定了地方性平衡点，并证明了无病平衡的全局稳定性。灵敏度分析强调了传播率和无症状个体在疾病传播中的显著作用。模拟结果证实了理论发现，并提供了关于模型预测能力的进一步见解。