Current

新冠病毒传播的动力学模型与实证数据分析

讲座摘要

新冠肺炎疫情(COVID-19)是举国关注的一个焦点,也是目前世界所关心的一个重大问题。如何发挥应用数学的优势,用数学模型去刻画疫情传播的特点,评价所采取的的管控措施的效用是一个摆在数学工作者面前的一个重大问题。从2020年1月26日开始,复旦大学的反问题研究团队开始进行相关的研究。提出了一类带有时滞的微分动力系统模型(TDD-NCP模型,Fudan-CCDC模型)来描述COVID-19疫情的发展。基于政府公布的公开数据,通过反演方法,得到了疫情发展过程中的传播率、隔离率等无法直接观测的信息,并基于这些信息,对疫情的发展做出了“合理”的预测。为政府决策和大众的各种需求提供一些合理的数据支持。目前,我们基于我们的模型对海外疫情严重国家的数据进行了分析,包括意大利、韩国、日本、伊朗、美国。我们也将分享一些我们分析的部分成果。


报告人简介

程晋,国际著名计算数学专家,主要研究方向为数学物理反问题。现任中国数学会副理事长,国家基金委重大研究计划“高性能计算的基础算法和可计算建模”专家组成员,英国物理学会会士,国际反问题学会执行委员,日本九州大学工业数学研究所国际专家组成员。《Inverse Problems》等多个国际SCI核心刊物编委。现负责承担国家基金委重点项目一项,国家外国专家局、教育部创新引智基地项目一项,中日韩三国基金委合作A3项目一项。曾获教育部新世纪人才,国际分析、应用及其计算协会青年科学家奖等重要荣誉称号。曾任国家基金委数理学部、美国、德国、澳大利亚评审组成员。日本东京大学等国际著名高校客座教授。