Ab Ende Mai, COVID-19 hat getötet und mehr als 325.000 Menschen auf der ganzen Welt. Auch wenn das Schlimmste scheint vorbei zu sein für Länder wie China und Südkorea, die public health-Experten warnen, dass Fälle und-Todesopfer weiter zunehmen, in vielen teilen der Welt. Verständnis, wie die Krankheit sich entwickelt, kann helfen, diese Länder bereiten sich auf einen erwarteten aufwärtsknick in den Fällen.
Diese Woche in der Zeitschrift Frontiers, die Forscher beschreiben eine einzelne Funktion, die genau beschreibt, alle vorhandenen Daten über aktive Fälle und Todesfälle—und prognostiziert den bevorstehenden Gipfel. Das tool verwendet die q-Statistik eine Reihe von Funktionen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen entwickelt von Constantino Tsallis, ein Physiker und Mitglied des Santa Fe Instituts, externe Dozenten. 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 das Modell einer weltweiten Pandemie. Aber Tsallis sagt, dass, wenn er sah, wie die Form der veröffentlichten Graphen, die China daily active Fällen, erkannte er Formen, die er zuvor gesehen hatte, nämlich in Graphen, er würde bei der Produktion von fast zwei Jahrzehnten zu beschreiben, die das Verhalten des Aktienmarktes.
“Die Form war genau das gleiche”, sagt er. Für die finanziellen Daten, die die Funktion beschrieben, die Wahrscheinlichkeiten der Börsen; für COVID-19, beschrieb es täglich die Anzahl der aktiven Fälle—und Todesfällen—als Funktion der Zeit.
Modellierung von Finanzdaten und verfolgen eine Globale Pandemie möglicherweise scheinen die nichts, aber Tsallis sagt, Sie haben eine wichtige Sache gemeinsam. “Beides sind komplexe Systeme,” sagt er, “und in komplexen Systemen, dies geschieht die ganze Zeit.” Unterschiedliche Systeme aus einer Vielzahl von Bereichen—Biologie, Netzwerk-Theorie, informatik, Mathematik—oft offenbaren Muster Folgen, dass die gleichen Grundformen und Entwicklung.
Die Finanz-Grafik erschien in einem 2004 volume co-edited durch die Tsallis-und den späten Nobelist Murray Gell-Mann. Tsallis entwickelt q-statitics, auch bekannt als “Tsallis-Statistik”, in den späten 1980er Jahren als eine Verallgemeinerung der Boltzmann-Gibbs-Statistiken bis hin zu komplexen Systemen.
In dem neuen Papier, Tsallis und Tirnakli verwendet Daten aus China, wo die aktiven Fall rate ist gedacht, Ihren Höhepunkt erreicht zu haben, um die wichtigsten Parameter für die Formel. Dann wendeten Sie es an andere Länder, darunter Frankreich, Brasilien und das Vereinigte Königreich, und festgestellt, dass Sie verglichen die Entwicklung der aktiven Fälle und Todesraten im Laufe der Zeit.
Das Modell, sagt Tsallis, könnte verwendet werden, um nützliche Werkzeuge, wie eine app, die updates in Echtzeit, mit neuen verfügbaren Daten, und passen dessen Vorhersagen entsprechend. Darüber hinaus meint er, dass könnte es sein fein abgestimmt, um fit zukünftige Ausbrüche als gut.
