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        一類分?jǐn)?shù)階 SEIS 模型的穩(wěn)定性分析

        2018-12-05 03:00:56,
        關(guān)鍵詞:特征方程平衡點(diǎn)整數(shù)

        ,

        (山東科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院,山東 青島 266590)

        傳染病歷來是危害人類身體健康的大敵,從古至今傳染病傳播給人類的生存和國際民生都帶來了巨大的災(zāi)難[1-2]。定量或定性的研究傳染病傳播的機(jī)制可以為預(yù)防和控制疾病提供重要的基礎(chǔ)。

        文獻(xiàn)[3-5]研究了一類整數(shù)階SIS(susceptible-infective-susceptible)傳染病模型,討論了平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。對于一些具有潛伏期的傳染病,像流感、狂犬病等,應(yīng)考慮潛伏性,因此有必要研究SEIS(susceptible-exposed-infective-susceptible) 傳染病模型[6-7]。文獻(xiàn)[7]分析了整數(shù)階SEIR(susceptible-exposed-infective-recovery)模型的穩(wěn)定性并提出了SEIS模型。文獻(xiàn)[8]提出了一種考慮治療的新型SEIS模型的活動患者和潛在患者,文獻(xiàn)[9]對此模型的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。然而上述文獻(xiàn)均沒有考慮模型為分?jǐn)?shù)階的情形。

        分?jǐn)?shù)階微積分是微積分的一個分支,主要研究任意階積分和導(dǎo)數(shù)的理論及其應(yīng)用,最早是于 1695 年由 Leiblilz 和 L’Hospital提出。分?jǐn)?shù)階微積分作為整數(shù)階微積分的一種推廣,是伴隨整數(shù)階微積分的發(fā)展而產(chǎn)生的,已有 300 多年的歷史。目前傳染病模型絕大多數(shù)是用常微分方程組、差分方程組、偏微分方程組或時滯微分積分方程組描述的,所涉及到的方程階數(shù)均為整數(shù)階。整數(shù)階導(dǎo)數(shù)具有局部性,不適合描述具有歷史依賴的過程模型;分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)具有全局相關(guān)性,能較好地體現(xiàn)系統(tǒng)函數(shù)發(fā)展的歷史依賴過程[10-12]。基于以上分析,將分?jǐn)?shù)階引入到傳染病建模具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        文獻(xiàn)[13]分析了如下分?jǐn)?shù)階SIS模型的平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性,得出該模型的平衡點(diǎn)在α=1,0.9,0.8時都是穩(wěn)定的。

        其中:0

        文獻(xiàn)[14]提出了如下不考慮治療的分?jǐn)?shù)階SIR模型并對模型的平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,得出模型地方病平衡點(diǎn)和無病平衡點(diǎn)都是局部漸進(jìn)穩(wěn)定的,并且具有唯一的一致李雅普諾夫穩(wěn)態(tài)正解。

        其中R代表康復(fù)者的數(shù)量,其余的參數(shù)同上。作者進(jìn)一步考慮了具有治療的分?jǐn)?shù)階SIR流行病模型,提出模型:

        并對模型的平衡點(diǎn)穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,得到了后向分支發(fā)生的條件。

        結(jié)合文獻(xiàn)[9]中的SEIS模型,本文提出如下分?jǐn)?shù)階SEIS模型:

        (1)

        下面將證明該模型平衡點(diǎn)的存在唯一性,分析其無病平衡點(diǎn)和地方病平衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性和全局穩(wěn)定性;并通過數(shù)值仿真驗(yàn)證其理論分析的正確性。

        1 基礎(chǔ)知識

        定義1[15]函數(shù)f(t)的Caputo分?jǐn)?shù)階微積分的定義為:

        其中Γ(.)是伽馬函數(shù),n-1

        引理1[16]考慮具有Caputo分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)的非線性微分方程

        DaX(t)=f(X(t))。

        (2)

        引理2[17]假設(shè)f(t)∈C[a,b]且Daf(t)∈C[a,b],a∈(0,1]。若Daf(t)≥0,?t∈[a,b],則對每個t∈[a,b],f(t)是非減函數(shù);若Daf(t)≤0,?t∈[a,b],則對每個t∈[a,b],f(t)是非增函數(shù)。

        引理3[17]假設(shè)向量函數(shù)f(t,x):R+×Rn→Rn(維數(shù)n≥1)滿足

        1)f(t,x)在R+上關(guān)于t是Lebesgue可測的;

        2)f(t,x)在Rn上關(guān)于x是連續(xù)的;

        的解x(t)在R+上存在且唯一。

        定義2[18]設(shè)Ω是Rn中的一個開子集,考慮下面的自治系統(tǒng)

        Rn=f(x),f(0)=0。

        (3)

        若V(x)∈C1(Ω,Rn),則V(x)沿著方程(3)解的α階導(dǎo)數(shù)為

        引理4[18](分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)LaSalle不變原理)設(shè)D是下列系統(tǒng)的一個正不變集,若?V(x):D→R,具有連續(xù)一階偏導(dǎo)數(shù),使

        DαV|(3)≤0。

        又設(shè)E={x|DαV|=0,x∈D},M?E是最大不變集,則當(dāng)t→+∞時,有x(t,t0,x0)→M,特別地,若M={0},則系統(tǒng)的平凡解是吸引的。

        2 平衡點(diǎn)及其穩(wěn)定性

        證明: 首先,說明系統(tǒng)存在唯一解。根據(jù)引理3,系統(tǒng)的向量函數(shù)為

        顯然,f滿足引理3的1),2),4)三個條件,為了證明系統(tǒng)(1)解的存在唯一性,只需證明向量函數(shù)f滿足引理3中的條件3)。

        令x1(t)=S(t),x2(t)=E(t),x3(t)=I(t),x(t)=[x1(t),x2(t),x3(t)]T,μ=[A,0,0]T,

        則系統(tǒng)方程可以簡寫為:

        Dαx(t)=A1x(t)+A2x(t)x3(t)+η

        則:

        其次,證明系統(tǒng)(1)解的非負(fù)性,由系統(tǒng)(1)得

        將系統(tǒng)(1)的3個方程相加并變形得:

        DαN=A-μ(S+E+I)=A-μN(yùn),

        其中N=S+E+I,

        定理2如果0

        證明:當(dāng)無病毒感染(I=0)時,系統(tǒng)(1)始終存在一個無病平衡點(diǎn)

        且在無病平衡點(diǎn)E0處的雅可比矩陣為:

        特征方程為:

        整理得

        系統(tǒng)(1)的無病平衡點(diǎn)E0的穩(wěn)定性取決于特征方程的根位置。 當(dāng)方程的所有根位于復(fù)平面的左半平面,則無病平衡點(diǎn)E0穩(wěn)定。 易知一個特征根λ1=-μ,那么只需要討論下面的等式

        計算可得

        (4)

        根據(jù)韋達(dá)定理可得

        (5)

        可得

        (β+r1+μ)(μr2+μ2-αpA)-β(1-p)αA>0。

        推出

        (6)

        容易得到

        Reλ2<0,Reλ3<0,

        又有

        λ1=-μ。

        因此,當(dāng)0

        定理3如果R0>1,地方病平衡點(diǎn)E1(S*,E*,I*)是局部穩(wěn)定的。

        證明:設(shè)E1(S*,E*,I*)為地方病平衡點(diǎn),則有

        (7)

        解得

        系統(tǒng)(1)在E1(S*,E*,I*)處的雅可比矩陣為:

        其特征方程為:

        注意到,當(dāng)λ=-μ時特征方程等于0,即:

        (8)

        容易得到存在一個特征根

        λ=-μ。

        (9)

        令λi(i=1,2,3)是矩陣J(E1)的特征值;可以假設(shè)λ1=-μ特征方程可以重寫為:

        (λ+μ)[λ2+(2μ+r1+r2+β-pαS*+αI*)λ+(r2+μ)(1-p)αI*

        +(r2+μ)pαI*+(r1+μ)pαI*+βαI*]=0。

        (10)

        只需考慮:

        λ2+(2μ+r1+r2+β-pαS*+αI*)λ+(r2+μ)(1-p)αI*

        +(r2+μ)pαI*+(r1+μ)pαI*+βαI*=0 。

        (11)

        由韋達(dá)定理可得

        λ2+λ3=(pαS*-r2-μ)-μ-β-αI*-r1

        λ2λ3=(r2+μ)(1-p)αI*+(r1+μ)pαI*+βαI*>0。

        容易得到

        Reλ2<0,Reλ3<0,

        (12)

        又有λ1=-μ<0。因此Reλi<0(i=1,2,3),所以E1是局部穩(wěn)定的。證畢。

        定理4如果0

        證明:令

        V(t)=βE(t)+(β+r1+μ)I(t)

        (13)

        則V沿著系統(tǒng)(1)的解的α階導(dǎo)數(shù)為

        DαV|(1)=I1-αDV|(1)

        =(β(1-p)αS(t)+(β+r1+μ)pαS(t)

        -(β+r1+μ)(r2+μ)I(t)

        (14)

        若R0<1,可以得到

        (15)

        由V(t)=βE(t)+(β+r1+μ)I(t)和β+r1+μ>0可得

        (16)

        其中V(0)=βE(0)+(β+r1+μ)I(0)。

        由R0<1可得

        因此可得

        當(dāng)R0>1時,存在正數(shù)ε,使得

        β(1-p)α≥(β+r1+μ)(r2μ+μ2+pαA)+ε。

        (17)

        根據(jù)DαV|(1)=(β(1-p)αS(t)+(β+r1+μ)pαS(t)-(β+r1+μ)(r2+μ)I(t)得:

        (18)

        從該地區(qū)開始的系統(tǒng)(1)的解

        (19)

        遠(yuǎn)離E0。證畢。

        3 數(shù)值仿真

        模型參數(shù)取為:a=0.99,A=0.3,α=0.7,β=1,p=0.4,μ=0.5,r1=0.1,r2=0.1,S(0)=3,E(0)=1,I(0)=2。 經(jīng)計算可得R0≈0.364 6<1。根據(jù)定理4可得無病平衡點(diǎn)是全局漸近穩(wěn)定的。仿真結(jié)果見圖1~3。

        基于上述假設(shè)參數(shù)值集,選擇A=0.6,可得R0=1.19>1。仿真結(jié)果見圖4~6,由仿真可見系統(tǒng)(1)的地方病平衡點(diǎn)是局部穩(wěn)定的。

        圖1 R0<1的系統(tǒng)(1)的S(t)的時間序列Fig.1 Time series of S(t) of the system (1) for R0<1

        圖2 R0<1的系統(tǒng)(1)的E(t)的時間序列Fig.2 Time series of E(t) of the system (1) for R0<1

        圖3 R0<1的系統(tǒng)(1)的I(t)的時間序列Fig.3 Time series of I(t) of the system (1) for R0<1

        圖4 R0>1的系統(tǒng)(1)的S(t)的時間序列Fig.4 Time series of S(t) of the system (1) for R0>1

        圖5 R0>1的系統(tǒng)(1)的E(t)的時間序列Fig.5 Time series of E(t) of the system (1) for R0>1

        圖6 R0>1的系統(tǒng)(1)的I(t)的時間序列Fig.6 Time series of I(t) of the system (1) for R0>1

        4 結(jié)論

        主要研究了一類分?jǐn)?shù)階SEIS傳染病模型的無病平衡點(diǎn)和地方病平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。利用特征根方法得出:當(dāng)01時,系統(tǒng)的地方病平衡點(diǎn)是局部穩(wěn)定的。并利用數(shù)值仿真驗(yàn)證了其正確性。由于分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)具有全局相關(guān)性,能較好地體現(xiàn)系統(tǒng)函數(shù)發(fā)展的歷史依賴過程,因此該模型相比于整數(shù)階的模型具有一定的先進(jìn)性,對于研究一些具有潛伏期的傳染病具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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