Neues Modell sagt voraus, die Spitzen der COVID-19-Pandemie

Diese Woche in der Zeitschrift Frontiers in Physik, Forscher beschreiben eine einzige Funktion, die alle vorhandenen Daten auf dem aktiven Fällen und Todesfällen genau beschreibt, und sagt voraus, bevorstehenden Gipfel. Das Tool verwendet q-Statistiken, eine Reihe von Funktionen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen entwickelt von Constantino Tsallis, Physiker und Mitglied der externen Fakultät Santa Fe Institute. Tsallis arbeitete an dem neuen Modell zusammen mit Ugur Tirnakli, ein Physiker an der Ege Universität in der Türkei.

„Die Formel funktioniert in allen Ländern, in denen wir getestet haben“, sagt Tsallis.

Weder Physiker jemals dargelegt, um eine globale Pandemie zu modellieren. Aber Tsallis sagt, dass, wenn er die Form veröffentlicht Graphen sah Chinas täglich aktiven Fälle repräsentieren, er Formen erkannte er zuvor gesehen hatte, nämlich in Graphen er hatte geholfen produzieren vor fast zwei Jahrzehnten das Verhalten des Aktienmarktes zu beschreiben.

„Die Form war genau das gleiche“, sagt er. Für die Finanzdaten beschriebene Funktion Wahrscheinlichkeiten Börsen; für COVID-19, beschrieben ist es täglich die Anzahl der aktiven Fälle und Todesfälle, als Funktion der Zeit.

Finanzdatenmodellierung und eine globale Pandemie-Tracking kann nicht verwandt erscheinen, aber Tsallis sagt sie eine wichtige Sache gemeinsam haben. „Sie sind beide komplexe Systeme“, sagt er, „und in komplexen Systemen, dies geschieht die ganze Zeit.“ Disparate Systeme aus einer Vielzahl von Bereichen, Biologie, Netzwerktheorie, Informatik, Mathematik, zeigen oft Muster, die die gleichen grundlegenden Formen und Evolution folgen.

Die finanzielle Graph erschien 2004 in einem Volumen Mitherausgeber von Tsallis und dem späten Nobelist Murray Gell-Mann. Tsallis entwickelte q-statitics, auch bekannt als „Tsallis Statistiken“ in den späten 1980er Jahren als eine Verallgemeinerung der Boltzmann-Gibbs-Statistiken bis hin zu komplexen Systemen.

Im neuen Papier, Tsallis und Tirnakli verwendeten Daten aus China, wo die aktiven Fall Rate angenommen wird, ihren Höhepunkt erreicht zu haben, die wichtigsten Parameter für die Formel einzustellen. Dann sie wandte sie auf andere Länder, darunter Frankreich, Brasilien und Großbritannien, und stellte fest, dass es die Entwicklung der aktiven Fälle und Sterblichkeitsraten im Laufe der Zeit angepasst.

Das Modell, sagt Tsallis, könnte verwendet werden, um nützliche Tools wie eine App zu erstellen, dass Updates in Echtzeit mit neuen verfügbaren Daten, und dementsprechend seine Prognosen anpassen kann. Darüber hinaus glaubt er, dass es auch fein abgestimmt, um fit zukünftige Ausbrüche sein könnte.

„Die funktionale Form scheint universell zu sein“, sagt er, „Nicht nur für diesen Virus, aber für die nächste das könnte auch angezeigt werden.“

Quelle: Santa Fe Institute. "New model predicts the peaks of the COVID-19 pandemic." ScienceDaily. ScienceDaily, 29 May 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/05/200529150605.htm>.