ウィルス弱毒化シミュレーションの ABM (Agent-Based…

jrf> ウィルス弱毒化シミュレーションの ABM (Agent-Based Model) を Grok3 さんに教えてもらいながら作ったのでその Python コードを GitHub Gist に付けておいた。

《virus_attenuation_ABM.ipynb》  
https://gist.github.com/JRF-2018/42d292c92325bce1c515d229fe9486b5

前回の SIR 的モデルは弱毒株と強毒株がすでにある状態のモデルでしかない。そうではなく、どれぐらい弱毒か強毒かが確率的に決まり、どれぐらい感染力があるも確率的に決まるとき、強毒なものほど隔離されるとすると、弱毒かつ感染力があるものが広がりやすいということを示したい。

この場合はエージント・シミュレーションつまり、ABM (Agent-Based Model) がほぼ必要になる。その ABM についても Grok3 さんはシュッと出してきた。

それをさらに拡張して、潜伏期間(感染性あり)もランダムに決まるとき、ロックダウン的政策をすると、潜伏期間の短縮されることも示したいと考えた。こちらも Grok3 さんの補助の元、プログラムしたのだが、結果として私が考えるロックダウン的政策では潜伏期間の短縮がほぼならないことがわかった。これは意外だった。