Aplikasi ini mensimulasikan dinamika penyebaran epidemi dan pandemi menggunakan model partikel yang 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
• Diambil

Tombol:

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

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

Pertama, partikel digambar dengan posisi dan kecepatan acak.

Kondisi awalnya adalah:

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

Setiap interaksi antar partikel, yang berhubungan dengan superposisi dua bola, dapat menyebabkan transmisi orang yang terinfeksi ke orang yang tidak terinfeksi.

Jika terjadi infeksi, ada tiga jenis situasi: terinfeksi tanpa gejala, dengan gejala ringan, dan tanpa gejala. Kami menganggap bahwa orang yang tidak menunjukkan gejala pun dapat menularkan penyakit ini.

Mereka yang terinfeksi dengan gejala parah akan dikurangi kecepatannya menjadi nol, yang berarti harus dirawat di rumah sakit.

Setelah jangka waktu tertentu, orang yang tidak menunjukkan gejala dan orang yang terinfeksi dengan gejala ringan akan pulih. Mereka menjadi kebal terhadap penularan baru.

Setelah jangka waktu yang sama, mereka yang terinfeksi dengan gejala parah mungkin meninggal atau pulih, dan juga memperoleh kekebalan.

Model:

• Gas ideal: partikel melakukan gerak lurus beraturan.
• Berjalan acak: partikel melakukan gerakan yang arahnya berubah setiap saat, dengan cara yang probabilistik.

Jenis perbatasan:

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

Baca selengkapnya: