疫情与数学:疫情中数学的重要性

...线上教学展风采——富强路小学数学线上巡课教研活动

富强路小学开展数学线上巡课教研活动，聚力抗疫展现教学风采 2022年3月10日，面对新冠疫情带来的挑战，富强路小学积极开展了新形势下的数学“云”教研活动。此次活动旨在确保“停课不停学，停课不停研”，使老师们的分享、指导、教育与学习更加专业、适宜。

一个数学题告诉你新加坡现在有多危险

1、一个数学题并不能直接说明新加坡现在有多危险，但可以通过数学计算来理解和比较新加坡与其他地区新冠肺炎的感染比例，从而间接反映其疫情形势的严峻性。

2、一直到5月初的时候，这件事在新加坡国内还有人不断提起。少年商学院创始人张华最近应邀前往新加坡，参加一个有新加坡教育部长出席的儿童教育活动。期间与当地的一些教育工作者聊起来，他们的态度也大抵如此，“现在的数学竞赛题的趣味性和灵活性，相比十年前，已经进步很多了。

3、伯纳德知道日期，如果是18日或19日，那伯纳德就知道答案，所以只能是1116或17。阿尔伯特知道月份，也知道伯纳德不知道答案，所以阿尔伯特已排除了6月18日和5月19日。如果谢丽尔告诉阿尔伯特的是5月、7月或8月，阿尔伯特还不能确定答案。既然阿尔伯特能确定答案，那谢丽尔一定是对他说6月。

新冠疫情中的R0值,其实是道数学题……

R0值的定义R0值表示一个感染者在完全易感人群中平均能传染给多少个人。例如，若R0=3，意味着每个感染者会传染3人；若R01，则疫情会逐渐消退。不同病毒的R0值范围 SARS：R0值为2-5，通过严格隔离措施成功控制。MERS：R0值1，传染性弱但致死率高，未引发大规模传播。

年高考理科中，疫情相关考题是重要考点，考生需高度重视，避免因忽视而失分。以下从理科各学科角度分析疫情相关考点及备考建议：生物学科病毒结构与传播机制：新冠病毒作为RNA病毒，其遗传物质、复制过程及变异特点是核心考点。

社会热点关联：如第6题以新冠疫情为背景考察指数与对数函数，体现数学与现实生活的联系。应用性强化：如第12题以信息熵为背景考察对数运算及不等式性质，突出数学工具性。不等式考察加强：解答题删除不等式选讲后，选择题中不等式考点比重提升。

凭一己之力，仅用一周时间打造的新冠预测模型，准确度方面碾压那些数十亿美元、数十年经验加持的专业机构。 他就是Youyang Gu，拥有 MIT 电气工程和计算机科学硕士学位，以及数学学位。 但值得注意的是，他在医学和流行病学等方面却是一个小白。

指数增长、拐点,斯坦福学霸自制动画,用最简单的方式解释疫情常见词

1、指数增长是指数据随时间变化，后一个数据等于前一个数据乘以一个系数；拐点是传染病增长曲线斜率开始变小、趋势转向平缓的时刻。以下是对指数增长、拐点的详细解释，以及斯坦福学霸Grant Sanderson通过动画普及相关知识的介绍：指数增长定义：指数增长通常意味着数据随着时间的变化，后一个数据等于前一个数据乘以一个系数。

慧堂国际教育|剑桥罗德教授——培养下一代成为问题的解决者

1、合作倡议：慧堂国际教育可协助引荐罗德博士团队，共同探讨疫情常态化下的教育策略，优化下一代培养方案。线下活动：项目方邀请参与者盛夏时节齐聚剑桥大学，通过实地交流深化数学思维与实践能力的结合。

传染病模型

传染病模型是研究传染病在人群中传播规律的重要工具，通过数学模型可以预测疫情的发展态势、拐点，并据此制定防控措施。以下是对几种常见传染病模型的详细介绍：SI模型SI模型是最简单、最理想化的传染病模型，它将人群分为两类：易感者（S）和感染者（I）。

SIR模型由W. O. Kermack与McKendrick在1927年提出，成为经典传染病传播模型之一。各国卫生机构根据疾病特性，拓展出更多版本，此模型在疾病预防与控制决策中发挥重要作用。SIR模型将人群分为三类：易感、感染与康复。通过建立描述各群体数量随时间变化的数学模型，描述易感人群减少、感染与康复过程。

根据模型假设，我们可以得到以下微分方程：每天新增的患病者数为λ*s(t)Ni(t)，因为s(t)+i(t)=1，所以可以得到SI模型的微分方程为：di(t)/dt = λ*(1-i(t))*i(t)初始条件为i(0) = i0，表示初始时刻患病者所占的比率。

SIR传染病模型是一个用于描述传染病传播过程中三个关键群体的基础但重要的概念。以下是关于SIR传染病模型的详细解模型定义：SIR模型代表易感者、感染者和移除者三个群体。每个字母代表传染病传播过程中的一个特定阶段或群体。群体描述：易感者：尚未感染但有可能被感染的人群。

常见的传染病模型包括SI、SIS、SIR、SIRS和SEIR模型。其中，S代表易感者，即没有免疫力的健康人，E表示暴露者，接触过感染者但尚未具备传染性的阶段，I指患病者，具有传染性，而R是康复者，可能有终身或有限的免疫力。通过这些群体的交互，构建出各种复杂的模型。

SIR模型的R实现主要涉及到用SIR模型预测传染病的发展趋势，并以R语言进行编程实现。具体实现过程和要点如下：模型基础：SIR模型基于易感者、感染者和恢复者的状态变化，用于模拟传染病的传播过程。假设人口总数不变，疾病传播与易感者接触成正比，感染者恢复或死亡以固定速率进行。