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非线性SEIR流行病模型的平稳分布

2022-03-26宋宇恒仲崇阳韩七星

关键词:邻域正数感染者

宋宇恒,仲崇阳,韩七星

(长春师范大学数学学院,吉林 长春 130032)

(1)

其中:S(t)表示在t时刻易感者的密度;E(t)表示在t时刻潜伏者的密度;I(t)表示在t时刻感染者的密度;R(t)表示在t时刻恢复者的密度;Bi(t)表示独立的布朗运动;σi为噪声强度;A表示单位时间成为易感者的新生儿的数量;q(0≤q≤1)为已接种的新生儿比例;β为易感者与感染者之间的转移系数;d1为易感者的自然死亡率;d2为疾病潜伏后所诱发的总死亡率;d3为感染者的死亡率与因病死亡率之和;d4为恢复者的死亡率;1/α为潜伏状态的平均时间;γ为感染者的恢复率.

1 系统(1)的平稳分布

引理1[15]假设存在有界区域U⊂El,有以下条件成立:(ⅰ)存在邻域U及其某邻域,使得扩散阵A(x)的最小特征值是非零的;(ⅱ)当x∈ElU,由x出发的轨道到达集合U的平均时间τ是有限的.则Markov过程x(t)存在不变分布μ(·),且对所有的x∈El,使得对任意的Borel集B⊂El,

对所有的x(t)∈El均成立,其中f(x)为关于测度μ的可积函数.

建立一个C2-函数Q(S,E,I,R),

Q(S,E,I,R)=P(-logS-c1logE-c2logI)+(S+E+I+R)ρ+1-logS-logE-logR∶=
PV1+V2+V3+V4+V5.

P>0是充分大的正数,ρ是充分小的正数且P,ρ满足

(2)

(3)

(4)

(5)

由于f是由(3)式定义的,可得

(6)

(7)

(8)

由(4)—(8)式可得

考虑有界区域

其中ε1,ε2>0是充分小的正数,并满足下列条件:

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

考虑下面8种情况:

情况1 (S,E,I,R)∈D1.

满足条件(9),从而LV≤-1.

情况2 (S,E,I,R)∈D2.则由条件(10)可得

情况3 (S,E,I,R)∈D3.则

(16)

则由(11)与(16)式,有

情况4 (S,E,I,R)∈D4.由条件(12)和(16)可以得到

情况5 (S,E,I,R)∈D5.由(13)式得

情况6 (S,E,I,R)∈D6.由(14)式得

情况7 (S,E,I,R)∈D7.由(15)式得

情况8 (S,E,I,R)∈D8.由(15)式得

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