学习传染病SIR模型，得优的数学建模论文，符合数学建模论文模板，强于一般资料，虽然专家论文比不上，但辅佐来看也是可以的。再强调一遍，适合数学建模萌新，强于网上的一般资源，毕竟废了好大功夫！
2021-11-02 22:07:51
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SIR传染模型Matlab代码SIR_simulation
[MATLAB]
网络上的易感感染恢复（SIR）模型模拟
该代码采用邻接矩阵形式的任何网络，并执行SIR传染模型的模拟。
用户可以定义起始节点，传输速率，恢复速率...这是基于代理的模拟，用户可以观察每个时间步长中系统的行为。
主文件是sir_simulation.m，它需要sir_infection_step.m和sir_recovery_step.m。
有一个示例文件example.m，它加载了示例网络test_network.txt
2021-11-02 10:16:22
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计算置信区间的matlab代码参数估计
一些使用SIR模型进行参数估计的快速示例代码，以及使用Fisher信息矩阵和轮廓似然性检查可识别性和不确定性的代码-有关更多信息，请参阅实验室作业pdf（此代码适用于第2部分）。
该代码最初是为2017
NIMBioS
/
MBI
/
CAMBAM研究生暑期班和NIMBioS不确定性定量教程而设计的。
R和Matlab中都提供了等效的代码，该代码需要执行以下步骤：
在一些初始参数值下模拟模型
使用最大似然（ML）从（模拟的）暴发数据估计模型参数（假设模型具有给定的Poisson均值，但可以更改为您喜欢的任何值，例如最小二乘等）。
计算Fisher信息矩阵（FIM）的简化形式并测试其等级，以评估可识别参数/组合的数量
生成每个参数的轮廓似然并确定95％的置信区间
问题？
联系玛丽莎·艾森伯格（）。
该材料是根据MIT许可授权的-可以免费使用/修改并注明原始来源（请参阅许可文本）。
2021-10-15 16:47:11
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matlab编写的SIR模型代码，可用于求出每个节点的传染能力，输入的是邻接矩阵，具有较强的可行性，按顺序返回所有节点的真实传播能力，
2021-10-12 13:39:19
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时态网络上SIR模型的疯狂快速代码
此代码在预印本中进行了描述因此，如果您需要引用它：
@unpublished {holme_tsir，作者= {Petter Holme}，标题= {在时态网络上{SIR}模型的快速和原则模拟}，note = {e-print arXiv：2007.14386}，year = 2020}}
要使其运行，您需要：
制作目录o（用于编译目标文件）
通过gcc键入make编译它。
通过Python包装器运行它。
我提供了两个Python包装器：一个用于简单地计算给定网络的平均爆发大小和两个参数（每个联系人的传输概率和恢复率）。 您可以像这样运行它：
python3 tsir_single.py gallery01.tsv 0.5 2
第一个参数是包含网络的文件。 输入格式是用空格分隔的联系人列表（顶点ID 1，顶点ID 2，时间）。 它将忽略多
2021-09-07 20:28:31
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