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Modelling the COVID-19 Pandemic: Asymptomatic Patients, Lockdown and Herd Immunity ?

机译：建模Covid-19大流行：无症状患者，锁定和畜牧业

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The SARS-Cov-2 is a type of coronavirus that has caused the COVID-19 pandemic. In traditional epidemiological models such as SEIR (Susceptible, Exposed, Infected, Removed), the exposed groupEdoes not infect the susceptible groupS.A distinguishing feature of COVID-19 is that, unlike with previous viruses, there is a distinct “asymptomatic” groupA,who do not show any symptoms, but can nevertheless infect others, at the same rate as infected patients. This situation is captured in a model known as SAIR (Susceptible, Asymptomatic, Infected, Removed), introduced in Robinson and Stilianakis (2013). The dynamical behavior of the SAIR model is quite different from that of the SEIR model. In this paper, we use Lyapunov theory to establish the global asymptotic stabiilty of the SAIR model.Next, we present methods for estimating the parameters in the SAIR model. We apply these estimation methods to data from several countries including India, and show that the predicted trajectories of the disease closely match actual data.
机译：SARS-COV-2是一种导致Covid-19大流行的冠状病毒。在传统的流行病学模型中如SIR（易感，暴露，感染，被除去），暴露的组织不感染易感群体。Covid-19的显着特征是，与先前的病毒不同，有一个明显的“无症状”Groupa，谁没有显示任何症状，但仍然可以用与受感染患者的速率相同的速度感染其他症状。这种情况捕获在称为Sair（易感，无症状，被感染，移除）的型号中，引入罗宾逊和斯蒂安纳斯（2013年）。 SAIR模型的动态行为与SEIR模型的动态行为完全不同。在本文中，我们使用Lyapunov理论来建立Sair Model的全球渐近稳定性.Next，我们提出了估算SAIR模型中参数的方法。我们将这些估算方法应用于来自包括印度的几个国家的数据，并表明该疾病的预测轨迹与实际数据密切匹配。

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