一类具有非线性发生率和接种的随机SIRS传染病模型*
2021-04-27何雪晴韦煜明
何雪晴,韦煜明
(广西师范大学 数学与统计学院,广西 桂林 541000)
1 引言及预备知识

(1)
其中S(t)为t时刻的易感者数,I(t)为t时刻的染病者数,R(t)为t时刻染病者恢复数,μ为出生率和死亡率,p是成功接种者的比例(经常接种疫苗可降低易感者的出生率),m是受感染父母的后代中易感个体的比例,n是受感染父母的后代中也患病的比例,m+n=1,γ为恢复率,λ为免疫丧失率.


易知模型(1)的确定性模型为
(2)
2 全局正解的存在唯一性

证明模型(1)中的系数是局部Lipschitz连续的,故在[0,τε)上存在唯一的局部解,τε是爆破时刻.下证τε=∞ a.s..令ε0>0使得S0>ε0,I0>ε0,R0>ε0.对任意正数ε≤ε0,定义停时τε:
τε=inf{t∈[0,τε):S(t)≤ε或I(t)≤ε},


V(S(t),I(t),R(t))=-lnS(t)-lnI(t)-lnR(t).
显然V是正定的.由It公式,有
其中
于是
p+2μ+γ+λ+β+σ2∶=C,
所以
(3)
对式(3)两边从0到τε∧T积分并取期望,得到
EV(S(τε∧T),I(τε∧T),R(τε∧T))≤V(S0,I0,R0)+CT.
(4)
令Ωε={τε∧T},对∀ε≤ε1,则P(Ωε)>δ.即,对∀ω∈Ωε,S(τε,ω),I(τε,ω),R(τε,ω)中至少有一个等于ε,所以
V(S(τε,ω),I(τε,ω),R(τε,ω))≥-lnε.
(5)
由(4),(5)可得
V(S0,I0,R0)+CT≥E[IΩεV(S(τε∧T),I(τε∧T),R(τε∧T))]=
P(Ωε)V(S(τε),I(τε),R(τε))>-δlnε,
其中IΩε是Ωε的示性函数.令ε→0,则有
∞>V(S0,I0,R0)+CT=∞,
故τ0=∞ a.s.,引理2.1得证.
根据引理2.1,可设一个正不变集Γ,对任意初始值(S0,I0,R0)∈Γ,
由此可给出如下引理.
引理2.2 令(S(t),I(t),R(t))是模型(1)的解,(S0,I0,R0)∈Γ,则


其中k为有限常数.再由Borel-Cantelli引理[13],对几乎所有的ω∈Ω,可以得到


P(Ωε)≥1-ε,t≥T(ω),ω∈Ωε,
因此
故引理2.2得证.
3 疾病的灭绝性
本节给出疾病几乎必然灭绝的一个充分条件.令

证明设(S(t),I(t),R(t))是模型(2)的解,初值(S0,I0,R0)∈Γ.对模型(2)的第二个等式利用It公式得
(6)
对式(6)两边从0到t积分,有
(nμ-γ-μ)t+M(t)+lnI(0),
(7)

(8)
对式(8)两边同时除以t,得
(9)

(10)
进而有
(11)
对式(11)两边同时取上极限得

综上所述,定理3.1得证.
4 疾病的持久性

证明对模型(1)中的第三个等式的两边进行从0到t积分,并且同时除以t得到
(12)
由S(t)+I(t)+R(t)=1,可知〈S(t)〉+〈I(t)〉+〈R(t)〉=1,从而
又由(6)可知
(13)
对式(13)两端从0到t进行积分,并且同时除以t有
故
(14)
又因为R(t),I(t)≤1,故有
所以由式(12)可知
对式(14)两端同时取下极限,得到
因此定理……
