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      一類SIR傳染病模型的全局穩(wěn)定性

      2013-11-19 11:48:12劉細憲陳伯山
      關鍵詞:平衡點全局范式

      劉細憲,陳伯山

      (湖北師范學院 數(shù)學與統(tǒng)計學院, 湖北 黃石 435002)

      0 引言

      傳染病是當今世界極為引人關注的問題之一,對傳染病的傳播規(guī)律和防治對策的研究是關系國計民生的大問題. 從上世紀以來, 人們通過傳染病模型動力學性態(tài)的研究, 來顯示疾病的發(fā)展過程, 預測其流行規(guī)律和發(fā)展趨勢, 分析疾病流行的原因和關鍵因素,尋求對其預防和控制的最優(yōu)策略, 為人們防治決策提供了理論基礎和數(shù)量依據(jù).

      傳染病學是研究特定人群中疾病健康狀況的分布及其決定因素, 并研究防治疾病及促進健康的策略和措施的科學. 數(shù)學模型被廣泛的用于傳染病的研究. 1927年, Kermack 和Mckendrick[1]提出了經(jīng)典的SIR傳染病模型,之后, 許多學者從不同的角度對流行病模型的系統(tǒng)進行改進并取得了一系列的成果.在不考慮染病者因病死亡的前提下, Anderson等[2]考慮了如下的模型:

      (1)

      其中 ,S(t) ,I(t),R(t) 分別表示易感者,染病者,恢復者在t時刻占總人口的比例,這里所有的參數(shù)都是正常數(shù):μ表示人口的出生率(死亡率),α表示傳染概率,γ表示患病者的恢復率. 本文主要運用了一種新的方法去證明該模型的全局穩(wěn)定性,從而避免了構造Lyapunov函數(shù)的困難.

      本文的結構如下:首先計算模型的平衡點;其次利用Routh-Hurwitz判據(jù)分析平衡點的局部穩(wěn)定性;最后用新的幾何方法證明內(nèi)平衡點的全局穩(wěn)定性.

      1 平衡點及其局部穩(wěn)定性

      系統(tǒng)(1)存在兩個平衡點,當μ+γ>α時,平衡點為E0(1,0,0) ;當μ+γ<α時,平衡點為

      下面分別考慮兩個平衡點的局部穩(wěn)定性。

      定理1 當μ+γ>α時,平衡點E0是局部漸近穩(wěn)定的.

      證明 系統(tǒng)(1)的Jacobi矩陣為

      由此可知,

      因而有

      |J(E0)-λE|=(λ+μ)2(λ-α+γ+μ)

      f(λ)=(λ+μ)2(λ-α+γ+μ)

      又因為μ+γ>α,所以f(λ)只存在負實根。因此,E0是局部漸近穩(wěn)定的。

      定理2 當μ+γ<α時,平衡點E1是局部漸近穩(wěn)定的.

      證明 易知

      因而有

      f(λ)=|J(E1)-λE|

      顯然A>0 ,又因為μ+γ<α,所以有

      因此,由Routh-Hurwitz判據(jù)可得,E1是局部漸近穩(wěn)定的。

      2 內(nèi)平衡點的全局穩(wěn)定性

      一般而言,我們都是通過構造Lyapunov函數(shù)的方法來證明一個系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性。1996年,Li 和Muldowney開創(chuàng)先河,用一種幾何方法證明了一個傳染病模型的全局穩(wěn)定性[3],從而避免了構造Lyapunov函數(shù)。本文就是運用這種幾何方法來分析系統(tǒng)(1)內(nèi)平衡點的全局穩(wěn)定性。

      定理3 如果μ+γ<α,那么系統(tǒng)(1)在內(nèi)平衡點是全局漸近穩(wěn)定的,其中

      μ2=min{γ,αμ1+2γ,2γ+αμ1}=γ

      證明 自治系統(tǒng)(1)可以寫成如下形式,

      (2)

      系統(tǒng)(1)的變分矩陣為

      (3)

      如果V|2|是變分矩陣V的第二附加矩陣(見[4]),則有

      所以有

      顯而易見有

      因此,

      這里的

      B11=-αI-γ-2μ

      B12=(0 0)

      B21=(γ0)T

      在R3內(nèi)定義如下形式的向量范式:

      |(μ,v,ω)T|=max{|μ|,+|v|+|ω|}

      這里的向量 (μ,υ,ω)在 R3內(nèi),且由跟這個范式相關的Lozinskii測度 Γ(見[5])來表示。

      因此,Γ(B)≤sup{g1,g2} 且gi=Γ1(Bii)+|Bij|,i=1 ,2,i≠j.這里|B12| ,|B21| 是跟Γ1相關的矩陣范式,且Γ1是跟這個范式相關的Lozinskii測度。

      由此可以得到:

      Γ1(B11)=-αI-γ-2μ

      |B12|=0

      |B21|=γ

      g1=Γ1(B11)+|B12|=-αI-γ-2μ

      因此,

      假設存在一個正數(shù)μ1∈ R且t1>0 ,

      min{γ,αμ1+2γ,2γ+αμ1}=γ

      所以有

      所以

      由此,定理得證(詳見[3])。

      參考文獻:

      [1]Kermack W O , McKendrick A G. Contributions to the mathematical theory of epidemics[J]. proc R soc, 1927, A115:700~721.

      [2]葉志勇, 豆中麗, 馬文文,等. 具有種群Logistic增長的SIR模型的穩(wěn)定性和Hopf分支[J] .生物數(shù)學學報, 2012, 27 (2):233~240.

      [3]Li M Y, Muldowney J S.A geometric approach to global stability problems [J]. SIAM Journal on Mathematical Analysis, 1996, 27 (4) :1070~1083.

      [4]Bunomo B,Onofrio A,Lacitignola D.Global stability of an SIR epidemic model with information dependent vaccination [J]. Mathematical Biosciences, 2008, 216 (1): 9~16.

      [5]Chakraborty K,Chakraborty M, Kar T K.Optimal control of harvest and bifurcation of a prey-predator model with stage structure [J]. Applied Mathematics and Computation,2011, 217 (21) :8778~8792.

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