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科学研究
RESEARCH
[INS COLLOQUIUM] Time-Delay Dynamic Model and Data Analysis of Coronavirus Transmission 新冠病毒传播的时滞动力学模型与数据分析
时间  Datetime
2020-03-31 14:00 — 15:00
地点  Venue
Zoom APP()
报告人  Speaker
Jin Cheng
单位  Affiliation
Fudan University & Shanghai Key Laboratory for Contemporary Applied Mathematics
邀请人  Host
INS
备注  remarks
Conference ID: 236 934 191 PIN Code: 370003
报告摘要  Abstract

2020年初新冠肺炎疫情(COVID-19)在中国和世界各国的大爆发是目前世界所关心的一个重大问题。如何发挥应用数学的优势,用数学模型去刻画疫情传播的特点,评价所采取的的管控措施的效用是一个摆在数学工作者面前的一个重大问题。从2020年1月26日开始,复旦大学的反问题研究团队开始进行相关的研究。提出了一类带有时滞的微分动力系统模型(TDD-NCP模型,Fudan-CCDC模型)来描述COVID-19疫情的发展。基于政府公布的公开数据,通过反演方法,得到了疫情发展过程中的传播率、隔离率等无法直接观测的信息,并基于这些信息,对疫情的发展做出了“合理”的预测。为政府决策和大众的各种需求提供一些合理的数据支持。目前,我们基于我们的模型对海外疫情严重国家的数据进行了分析,包括意大利、韩国、日本、伊朗、美国。我们也将分享一些我们分析的部分成果。