罗彻斯特理工学院的科学家开发了一种方法，他们认为这将有助于流行病学家更有效地预测新冠的传播。他们的新研究发表在《物理学D：非线性现象》，概述了SIR流行病模型的解决方案，该模型通常用于预测有多少人易感、感染病毒并从病毒中康复。
该方法由RIT数学学院副教授Nathaniel Barlow和RIT化学工程系主任Steven Weinstein创立。他们说，通过使用该模型的解，流行病学家可以基于各种变量快速预测新冠病毒将如何传播的许多不同情况。该数学模型生成的预测有助于公职人员在实施和取消旨在拉平感染率曲线的限制时做出政策决策。
开发这种方法的应用数学家说，他们很高兴找到一种方法，利用他们的技能来帮助抗击。
巴洛说：“我以为我想以某种方式帮助一切。”“我们在那里看到了一篇关于SIR模型的热门文章，看到我们的方法可以加快这个过程，我们很快就写了这篇论文。我们的目标是为抗击这种疾病的专家提供更好的工具。”
这种方法是基于他们以前对完全不同的热力学、流体力学和黑洞周围光轨迹预测问题的解决方案。在过去的六年里，他们在这些问题上与大学生进行了广泛的合作，发现SIR流行病模型的解具有非常相似的数学结构。虽然作者以前没有在流行病学领域工作过，但他们之前的工作已经无缝地转化到了这个新领域。
Wein说：“很多时候，我们作为应用数学家所做的就是研究人们通常不会说话的区域的边界。”“我们的重要功能是提供支持科学查询和预测的算法。我们在这里开发的技术适用于许多不同的领域。”
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