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        帶有恢復率的隨機HIV感染模型的滅絕性和平穩(wěn)分布

        2022-01-27 02:11:08曹連英宋孝吉
        關(guān)鍵詞:死亡率證明局部

        曹連英,宋孝吉

        (東北林業(yè)大學 理學院,黑龍江 哈爾濱 150040)

        0 引言

        AIDS(獲得性免疫缺陷綜合癥)是由HIV(人類免疫缺陷病毒)引起的一種非常嚴重的傳染性疾病.HIV侵入人體時會攻擊人體內(nèi)帶有CD+4分子的T細胞,導致體內(nèi)CD+4T細胞迅速減少,進而破壞人體免疫系統(tǒng),導致人體對病毒的抵抗能力迅速下降.伴隨人體抵抗能力下降,各種感染隨之出現(xiàn),如肺結(jié)核、肺炎、腦炎等,后期常常發(fā)生惡性腫瘤,并由于身體長期處于消耗狀態(tài)而無法抵抗,以至全身器官功能衰竭而死亡.

        近年來,國內(nèi)外許多學者[1-5]根據(jù)病毒繁殖機制和人體自身免疫調(diào)節(jié)理論,建立HIV動力學的數(shù)學模型,研究病毒滅絕與持久的閾值條件.

        2014年,Sun[6]等建立了具有恢復率的HIV感染模型

        (1)

        其中x=x(t)表示t時刻未感染的CD+4T細胞濃度,y=y(t)表示t時刻被感染的CD+4T細胞濃度,v=v(t)表示t時刻HIV的濃度;未感染的細胞以恒定速率λ產(chǎn)生,d1表示未感染細胞的正常死亡率,d2表示感染細胞的死亡率,d3表示HIV的死亡率;a表示HIV從感染的CD+4T細胞中產(chǎn)生的速率,p表示在潛伏期內(nèi)恢復到未感染細胞的速率.Sun[6]等得出:模型(1)的基本再生數(shù)R0=ak1/[d3(d2+p)].當R0<1時,系統(tǒng)存在唯一的無病平衡點Q1=(λ/d1,0,0),且是局部漸進穩(wěn)定的;當R0>1時,系統(tǒng)存在唯一的地方病平衡點Q2(x*,y*,v*),且是局部漸進穩(wěn)定的,其中

        現(xiàn)實生活中充滿隨機性,無時不刻地受到環(huán)境白噪聲的干擾.環(huán)境白噪聲會不同程度地影響到出生率、死亡率、競爭系數(shù)和系統(tǒng)的其他參數(shù)[7],這對研究隨機模型的動力學性質(zhì)提供了理論基礎(chǔ).Liu等[8]研究具有不同傳染性的高階隨機HIV模型,得到模型平穩(wěn)分布的充分條件;Ji[9]研究B-D型發(fā)病率的隨機HIV模型,得到病毒滅絕與持久的閾值條件并且證明了系統(tǒng)存在平穩(wěn)分布的充分條件;Jasmina等[10]基于隨機SCIA模型研究HIV模型,得到了病毒滅絕和持久的存在條件.

        HIV入侵人體后會對病毒與正常細胞的死亡率產(chǎn)生影響,所以在系統(tǒng)(1)的死亡率中引入隨機擾動,即

        得到隨機系統(tǒng)

        (2)

        其中δ1,δ2,δ3表示噪聲強度,Bi(i=1,2,3)為獨立的布朗運動.

        文中首先研究系統(tǒng)(2)全局正解的存在唯一性和疾病滅絕的閾值條件,然后給出系統(tǒng)(2)存在平穩(wěn)分布的閾值條件,并證明系統(tǒng)的平穩(wěn)分布;最后,通過數(shù)值模擬檢驗理論分析的有效性.

        1 全局正解的存在唯一性

        證明應(yīng)用文獻[9]的方法易證系統(tǒng)(2)的系數(shù)滿足局部Lipschitz條件,對

        系統(tǒng)(2)在t∈[0,τe]時刻內(nèi)存在唯一的局部解X(t)=(x(t),y(t),v(t)),其中τe為解的爆破時間[11].為了證明解的全局性只需證明τe=∞幾乎處處成立即可.

        設(shè)m0≥1足夠大,使得初值X0的每一個分量均位于區(qū)間[1/m0,m0]中,對整數(shù)m≥m0,定義停時

        假設(shè)τ∞≠∞,則存在常數(shù)T>0和ε∈(0,1)使得P{τ∞≤T}>ε,即存在整數(shù)m1≥m0,對?m≥m1,都有P{τm≤T}≥ε.

        其中K是一個正常數(shù).于是

        對(4)式兩邊從0到τm∧T=min(τm,T)積分,并取期望可得

        設(shè)Ωm={τm≤T},m≥m1,則P(Ωm)≥ε.對?ω∈Ωm,由停時的定義,x(τm,ω),y(τm,ω),v(τm,ω)中至少有一個等于m或1/m,因此

        由(5)式可得

        其中IΩm(ω)為Ωm(ω)的示性函數(shù).當m→∞時,有∞>V(x(0),y(0),v(0))+KT=∞,矛盾.因此必有τ∞=∞幾乎處處成立 】.

        2 疾病的滅絕性

        其中

        顯然

        顯然M1(t),M2(t)是連續(xù)局部鞅.由鞅的強大數(shù)定律,幾乎處處有

        (9)

        對(6)式兩邊從0→t積分,有

        對(10)式兩邊同除以t并取極限可得

        3 平穩(wěn)分布

        引理1[12]假設(shè)X(t)是En(n維歐幾里得空間)中的一個自治Markov過程,定義為

        其擴散矩陣

        Markov過程X(t)有唯一的平穩(wěn)遍歷分布μ(·).如果存在一個有正則邊界Γ的有界區(qū)域U∈En且滿足下列性質(zhì):

        (A1)存在一個常數(shù)K,使得

        (A2)存在一個非負的C2函數(shù)V,使得對EnU有LV<0,則

        其中0<θ<1是一個常數(shù),滿足

        類似地,有

        根據(jù)文獻[13]中的不等式

        其中

        將(14)~(17)式代入(13)式可得

        構(gòu)造緊子集

        這里

        情況1:(x,y,v)∈U1.此時

        情況2:(x,y,v)∈U2.此時

        因為

        情況3:(x,y,v)∈U3.此時

        情況4:(x,y,v)∈U4.此時

        情況5:(x,y,v)∈U5.此時

        情況6:(x,y,v)∈U6.此時

        4 數(shù)值模擬

        應(yīng)用文獻[14]Milstein高階方法,得到系統(tǒng)(2)的迭代方程為

        其中ε1k,ε2k和ε3k(k=1,2,…,n)是獨立高斯隨機變量N(0,1),δi(i=1,2,3)是白噪聲強度.

        圖1 y(t),v(t)依概率1滅絕

        圖2 x的隨機模擬頻率柱狀圖

        5 結(jié)論

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