Aplikasi ini mensimulasikan dinamika penyebaran epidemi dan pandemi menggunakan model partikel yang saling berinteraksi.

Manusia diwakili oleh bola-bola yang berinteraksi satu sama lain dan dapat menularkan penyakit dari satu orang ke orang lain.

Ada enam status:

• Tidak terinfeksi
• Tanpa gejala (terinfeksi tanpa gejala)
• Terinfeksi dengan gejala ringan
• Terinfeksi dengan gejala parah
• Mati
• Sembuh

Tombol:

• Memulai atau menjeda simulasi.
• Memulai ulang simulasi.
• Mengonfigurasi parameter simulasi: probabilitas penularan, jumlah orang, jenis gerakan, dll.

Aplikasi ini mensimulasikan dinamika penyebaran penyakit menular berdasarkan model yang mirip dengan SIR - Rentan, Terinfeksi, dan Sembuh.

Pertama, partikel ditempatkan dengan posisi dan kecepatan acak.

Kondisi awalnya adalah:

• 1 orang terinfeksi, tanpa gejala (pasien nol).
• N-1 orang tidak terinfeksi.

Setiap interaksi antar partikel, berupa tumpang tindih dua bola, dapat menyebabkan transmisi dari orang yang terinfeksi ke orang yang tidak terinfeksi.

Jika terjadi infeksi, ada tiga kemungkinan: terinfeksi tanpa gejala, terinfeksi dengan gejala ringan, dan terinfeksi dengan gejala parah. Kami menganggap bahwa orang tanpa gejala pun dapat menularkan penyakit ini.

Kecepatan mereka dikurangi menjadi nol, yang melambangkan perawatan di rumah sakit bagi yang bergejala parah.

Setelah periode waktu tertentu, asimptomatik dan mereka yang bergejala ringan akan sembuh. Mereka menjadi kebal terhadap infeksi ulang.

Setelah periode waktu yang sama, pasien dengan gejala parah dapat meninggal atau sembuh, dan jika sembuh mereka juga memperoleh kekebalan.

Model:

• Gas ideal: partikel melakukan gerak lurus beraturan.
• Jalan acak: partikel melakukan gerak yang arahannya berubah secara acak setiap saat.

Jenis perbatasan:

• Tertutup: partikel bertumbukan secara elastis dengan keempat dinding. Dalam kasus ini, perkembangan epidemi sangat bergantung pada posisi awal pasien nol.
• Terbuka: partikel yang bergerak ke arah tertentu akhirnya kembali ke arah yang berlawanan. Dalam hal ini, perkembangan epidemi tidak bergantung pada posisi awal pasien nol.

Baca selengkapnya: