２１－a COVID-19流行の推移 (追記）

『２１－a COVID-19流行の推移』を記したあとで、同様な数学的なアプローチによって流行の推移を論じた論文があることを発見しましたので、ここで追記します。論文の日付は２０２０年３月１５日です。論文はGoogle Scholarで公開されています。

著者は、Sayan Nag：Department of Electrical Engineering Jadavpur University、Kolkata、India

nagsayan112358@gmail.com

論文の表題： "A Mathematical Model in The Time of COVID-19"

https://www.researchgate.net/profile/Sayan-Nag/publication/339934682_A_MATHEMATICAL_MODEL_IN_THE_TIME_OF_COVID-19/links/5e744fdf458515c677c639db/A-MATHEMATICAL-MODEL-IN-THE-TIME-OF-COVID-19.pdf

この論文では、健康な人の人口（ｈ）と、感染者の人口（i）の関係を、Lotka-Volterra　方程式を使って解析しています。非線形項は感染率×ｈ×iとしています。数学的な結果としては、筆者の場合と似ているケースも、いくつかの典型的な場合の例の一つとして示され、流行が周期的に変動しながら減少し、ある一定の値にとどまります。

どちらのモデルでも流行を完全に抑え込むには、ウイルスの絶対量を人為的に減らすか、ウイルスの自壊によって減るのを待つかということで、有効な対策を本気で行わない限り、長期間、ある程度の流行の再現は避けられないと思います。

おそらく同様のアプローチで流行の推移を予想し、有効な対策を論じた論文もあるのではと思います。この種の議論がもっと一般的にとりあげられてもいいのだがと感じます。