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        具有雙時滯的離散SIS傳染病模型穩(wěn)定性分析

        2015-05-30 20:17:13付恩駿黃正陽陳定均王斌

        付恩駿 黃正陽 陳定均 王斌

        【摘要】首先我們通過非標(biāo)準(zhǔn)有限差分法將連續(xù)的SIS模型化成離散模型.接著分析此模型的無病平衡點E0,地方性平衡點E*以及閾值σ;當(dāng)σ>1時,無病平衡點全局穩(wěn)定;反之疾病持續(xù).

        【關(guān)鍵詞】非標(biāo)準(zhǔn)有限差分法;全局穩(wěn)定;持續(xù);時滯

        1.引言

        在連續(xù)的SIS傳染病模型,如文獻[1]根據(jù)傳染病的生物意義考慮潛伏時滯與康復(fù)時滯.在文獻[2]中又考慮這樣的時滯∫ω0I(t-s)dη(s),而文獻[3]的作者根據(jù)非標(biāo)準(zhǔn)有限差分法將此系統(tǒng)化成差分系統(tǒng),從而也得到與文獻[2]相同的結(jié)論.基于以上學(xué)者的基礎(chǔ)我們首先考慮一個SIS模型如下:

        S(t)′=λ-β(I)S(t)∫τ0I(t-s)dη(s)-μ1s(t)+γe-μ2ωI(t-ω),I(t)′=β(I)S(t)∫τ0I(t-s)dη(s)-(γ+μ2)I(t).(1)

        2.模型以及無病平衡點的穩(wěn)定性

        將模型(1)通過非標(biāo)準(zhǔn)有限差分法化成差分模型如下:

        Sn+1-Sn-=λ-μ1Sn+1-β(In)Sn+1∑τk=0In-kηk+

        γe-μ2ωIn-ω,In+1-In=β(In)Sn+1∑τk=0In-kηk-(μ2+γ)I(t).(2)

        這里Sn,In分別表示易感者組和感染者組;正常數(shù)λ,μ1,μ2,γ分別表示出生率,易感者死亡率,感染者死亡率和康復(fù)率;β(I)表示單位時間內(nèi)有效接觸率,發(fā)生β(In)Sn+1∑τk=0In-kηk形式也說明時滯的變化.根據(jù)文獻[3],我們假定β(I)是正定的函數(shù)且存在Iβ>0使β(I)在區(qū)間[0,Iβ]上是非減的;t≥0,ω≥0是時滯;在根據(jù)文獻[2]定義數(shù)列是非減且有界變集ηk:-∞<ηk<+∞(k=0,1,2,…,T=max{τ,ω}).

        我們給出系統(tǒng)(2)的初值條件Sn=ψn(1),In=ψn(2),n=-T,-T+1,…,0(3)

        這里ψ(i)n≥0(n=-T,-T+1,…,0,i=1,2).通過生物意義,我們假定ψ(i)0>0,i=1,2.當(dāng)β(I)=β>0是常數(shù),系統(tǒng)(6)的無病平衡點是E0=(S0,0),S0=λμ1.我們令正數(shù)A=∑τk=0In-kηk并且定義閾值σ≡β(0)Aλμ1(μ2+γ).如果σ>1,系統(tǒng)(2)有一個地方性平衡點E*=(S*,I*),S*=μ2+γβA,I*=λ-μ1S*μ2+γ-γe-μ2ω.

        引理1對系統(tǒng)(2)任意的解(Sn,In)當(dāng)n∈N時,那么(Sn,In)>0.

        證明根據(jù)系統(tǒng)(2)的第一個方程我們得到Sn+1=λ+Sn+γe-μ2ωIn-ω1+μ1+β(In)∑τk=0In-kηk,從初值條件(3)和S0>0,很容易看出S1>0,以此類推我們很容易得到Sn>0.再從(2)的第二方程,我們得到In+1=In+β(In)Sn+1∑τk=0In-kηk1+μ2+γ,當(dāng)n>0時,從初值條件(3)和S1>0,我們得到I1>0,以此類推我們很容易得到In>0.引理1得證.

        定理1對于系統(tǒng)(2)的任意解(Sn,In),那么人口總數(shù)Nn≡Sn+In滿足limsupn→+∞Nn≤λμ1.

        證明首先我們定義人口總數(shù)Nn≡Sn+In.從系統(tǒng)(2)我們得到

        Nn+1-Nn=λ-μ1Sn+1-μ2In+1-μ3Rn+1.(4)

        根據(jù)生物的自然意義我們可知μ1≤μ2,又因為γ>0所以μ1<μ2+γ.那么

        Nn≤λ+Nn-1-μ1Nn≤λ+Nn-11+μ1≤λ1+μ1×1+λ1+μ1+…+λ1+μ1n-1+1[]1+μ1nN0=λμ11-11+μ1n+1[]1+μ1nN0≤maxλμ1,N0.

        如果λμ1≥N0,很容易看出當(dāng)n→+∞時,Nn≤λμ1.如果λμ1≤N0,從等式(4),得到

        N1≤λ+N01+μ1<λμ1=N0.因此,我們可知有N1

        接下來我將考慮系統(tǒng)(2)的無病平衡點E0的全局穩(wěn)定性.首先我們?nèi)匀患俣é拢↖)=β>0,其次我們使用類似于文獻[3]當(dāng)中的建立Lyapunov函數(shù)的方法證明無病平衡點E0的穩(wěn)定性.

        定理2當(dāng)σ<1時,無病平衡點E0全局漸近穩(wěn)定.

        證明我們考慮下面的Lyapunov函數(shù):

        Vn=In+c1∑τk=0(∑nl=n-kIl)ηk+c22(Sn-S0)2,這里ci>0(i=1,2),

        ΔV=Vn+1-Vn=In+1-In+c1∑τk=0(In+1ηk-In-kηk)+c22{(Sn+1-S0)2-(Sn-S0)2}.

        又因為當(dāng)n≥0時Sn

        ΔV≤-c2μ1(Sn+1-S0)2-(μ2+γ-c1A)In+1+[βSn+1-c1-c2βSn+1(Sn+1-S0)]∑τk=0In-kηk+c2γe-μ2ω(Sn+1-S0)In-ω

        選擇ci>0(i=1,2,3,4)滿足c1A<μ2+γ(5)與βSn+1-c1-c2βSn+1(Sn+1-S0)<0(6)

        因為σ<1,可以知道βAS0<μ2+γ,我們選擇c1=βS0那么(5)就成立.將c1=βS0代入(6)得到β(Sn+1-S0)(1-c2Sn+1)<0,只要c2充分小也成立.因此ΔV是負定的并且ΔV=0時當(dāng)且僅當(dāng)Sn+1=S0,In+1=0.此定理證畢.

        【參考文獻】

        [1]WangW.GlobalbehaviorofanSIRSepidemicmodelwithtimedelays[J].Appl.Math.Lett.2002,15:423–428.

        [2]ZhangH,ChenL,NietoJ.Adelayedepidemicmodelwithstage-structureandpulsesforpestmanagementstrategy[J].NonlinearAnal.RealWorldAppl.2008,9:1714–1726.

        [3]SekiguchiM.GlobaldynamicsofadiscretizedSIRSepidemicmodelwithtimedelay[J].J.Math.Anal.App.2010,371:195-202.

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