<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>传染病模型 on 于汝川的个人网站</title><link>https://ruchuan.org.cn/tags/%E4%BC%A0%E6%9F%93%E7%97%85%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 传染病模型 on 于汝川的个人网站</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Wed, 29 Jan 2020 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ruchuan.org.cn/tags/%E4%BC%A0%E6%9F%93%E7%97%85%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>传染病模型</title><link>https://ruchuan.org.cn/posts/mathlab-epidemic-models/</link><pubDate>Wed, 29 Jan 2020 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ruchuan.org.cn/posts/mathlab-epidemic-models/</guid><description>&lt;p>在微观病毒的视角里，人类社会不过是一个由“易感节点”和“传播通路”构成的动力学网络。&lt;/p>
&lt;p>从疫情初期的恐慌性指数飙升，到 Logistic 曲线的饱和拐点，再到地方性流行的稳态平衡，传染病的蔓延轨迹从来不是凭空发生的玄学，而是被常微分方程（ODE）严格锁定的数学演化。&lt;/p></description></item></channel></rss>