SIRモデルによるCov19対策

・法令システム.医療システム
　行政システムによる。
　SIRモデルから状況分析と予測より
感染者集団Ｙを減少させる
つまりd Ｙ/dt<0にする。
SIRモデルで( S.I.R)→(X. Y. Z)
とした。

・SIRモデルは集団免疫モデルで
　対策がない場合を予測する。
　対策を考える場合も使える
　第1式　新規感染者の増加　
　第2式　感染対策の効果
　　　　=新規感染者-隔離感染者
　第3式　医療システム

・対策のための実効再生産数R
　定性的な式
　個人間は均等な接触から
R→Ro×(個人間の接触回数割合)
=(感染率)/(回復率)]× (個人間の均等な　　接触回数割合)
SIRモデルのβは広義の(感染率)×
(個人間の均等な接触回数割合)

・第2式で
dＹ/dt<0のためには
　β感染率→小　接触回数→小
　γ隔離率→大　
　結果　Rは減少する

γ→大の対策について
・第2式　 d Ｙ/dt=βS Y-γＹ
戦略的PCR検査対策。
隔離率には抗体獲得.ワクチンと
検査隔離がある。
抗体集団検査が約大阪015>東京0.1>
宮城0.01パーセントだから集団免疫
なしかつワクチンがない。
クラスターが予想される地域店などへ
特にPCR検査を増やし感染者を
病院.ホテルへ隔離することは隔離者が
増加し Yが減少する。
・第3式医療システム
d Z/dt=γY隔離感染者
検査隔離(γ→大)で
隔離者増大より病床数が満杯になり
結果医療システムが崩壊するから
軽症ならホテル隔離へ。
東京方針はRを小さくする。

・大阪K値について
　データへ指数関数を当てはめた
現象論に基づくから対策に繋がらない
　戦略的PCR検査なし
本音は
経済優先でコロナはただの風邪路線