冠状病毒模型中的六个未知因素及其如何影响预测
自Covid-19的全球爆发以来，研究人员纷纷争抢开发和分享可以预测病毒将如何传播的模型。这本质上是棘手的，正如我们对疾病所了解的那么少，而且模特是只和信息一样好你把它放进去。
伦敦帝国学院的研究人员产生了一个模型预测可能存在超过510,000人死亡在英国没有政府的预防措施，假定每个人都有病毒会把它给between吗2和2.6其他人。
但这只是许多人之间的一个重要考虑因素。其中一些可能对这些模型的预测产生可忽略不计的影响，但其他人可能会显着影响结果。以下是仍未完全知道的六个因素，以及它们如何导致不同的结果。
1.无症状的传播
具有病毒但不显示症状的人被称为无症状患者。有一些证据表明这些人仍然可以向别人传播它，但我们不知道这些人有多传染。
这可能是一个真正的问题，因为长期以来的建议只是对显示出疾病迹象的人呆在家里。可能是有大量的传染性人们会发生这种生活，不知不觉地传播病毒。
如果无症状传播比建模者假设的要多，那么他们的模型在没有症状的人没有自我隔离的情况下就过于乐观了。
2.联系方式
我们的理解是，在初始溢出之后 - 当病毒首先从动物跳到一个人 - 病毒只会在人类之间传播，但我们尚未完整地绘制病毒如何传播。人们可以在多大程度上传播触摸表面， 例如？如果建模者将这些其他与病毒的联系方式掺入，因此它们可能会看到结果更快。
3.藐视规则
在英国，刚刚介绍了一套新的规则（除了基本的购物和锻炼外，留在家里，如果您是一个关键的工人，只能上班）。我们不知道有多少人在实际追随他们。
一个Yougov民意调查发现93％的锁定规则有利于这些锁定规则，所以我们可能会假设他们将遵循它们，而2％强烈反对，也许表明他们会藐视他们。
如果更多人遵守规则，建模者应为纪律和较少的纪律案件提供结果，以更好地对抗大流行工作的措施。
4.热点
我们知道Peidemics Flare在某些地方更早，更集中，例如埃博拉等疾病从未完全遍布全球。但我们不知道如何解决这些热点早期影响病毒的传播。
这很重要，因为了解热点 - 这极大地影响了人口密度等因素和文化因素- 在理解疾病的速度和传播方面是至关重要的。
在中国，通过追踪热点的崛起，他们可以告诉病毒正在向上海和北京传播，由旅行的季节性假期行驶。这允许当局瞄准他们的努力。
5.孵化期
从你接触到病毒到你被传染到其他人之间需要多长时间?我们也不知道，世卫组织提到“大多数对COVID-19潜伏期的估计”范围从一到14天“。
我们需要知道这一点，因为我们建议的一个关键部分是，与有症状的人生活在一起的人应该自我隔离，无论他们是否有症状。
有人可以在他们的疾病结束时从家庭成员那里捕捉病毒，然后在他们开始感到生病之前，在他们自己生病之前去户外玩耍，在他们去的时候传播病毒。较短潜伏期还导致更快的疫情传播，因此良好的模型应该占一系列可能的潜伏期。
6.各国之间的传播如何不同
病毒在每个国家或国家的每个区域都不一定地表现相同。在一些文化中，老年人社交了很多社交，而在别人身上，他们只花了很多时间。城市的平均人口密度高于城市，或公共交通工具，可能会影响病毒传播的速度。
假设病毒的作用相同，到处都可能产生疯狂不准确的预测。理解当地，区域和国家一级的传播是为了使最好的模特成为可能。
电脑电力
要考虑所有这些不确定性，我们必须运行大量的模拟。
每次添加一个因素时，任何一个都可能使结果无用，如果计算得差，金额计算机能力需要运行模拟增长。
例如，如果我们总共需要考虑十个因素，我们希望尝试每种因素的十种变化，我们最终必须运行100亿次模拟 - 比标准研究员的笔记本电脑可以处理。
在布鲁内尔，我们已将许多机器交给运行冠状病毒模拟（包括所谓的网格计算机它将来自不同地方的计算机捆绑在一起，以解决一个首要问题)——一般来说，大型计算机社区，如超级计算和云计算社区热衷于帮助。
在接下来的几个月里，我们将会听到很多关于模型和模拟的内容，因为它们开始在我们的生活中扮演越来越重要的角色。但重要的是，我们永远不要忘记问——他们用了什么信息来得到他们的答案?如果现实与他们的假设略有不同，他们能证明他们的结果仍然成立吗?
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