ODE an Corona
Covid-19-Vorhersagen mit dem SEIR-Modell
Wie sich das Corona-Virus ausbreitet, modellieren Epidemiologen mit dem SEIR-Modell, einem System aus Differenzialgleichungen. Die Python- Bibliothek SciPy integriert ein solches Gleichungssystem mit wenigen Zeilen Code und gestattet so eigene Vorhersagen für den Verlauf der SARS-Cov-2-Epidemie in Deutschland.
Quarantäne nervt! Wann ist sie endlich vorbei? Eine Antwort auf diese Frage ist aktuell schwer zu bekommen. Das liegt daran, dass auch Experten nur ungenau die Zukunft vorhersagen und jede Aussage, auf die sie sich jetzt festlegen, später negativ auf sie zurückfallen könnte. Wer trotzdem Vorhersagen haben will, muss sie deswegen selbst berechnen. Wir haben in c’t 9/2020 gezeigt, wie das mit Python, SciPy, Pandas und Altair geht [1]. Unser Modell mit einer logistischen Funktion taugte aber bestenfalls für Vorhersagen für die nächsten zwei Wochen.
Wesentlich akkuratere Vorhersagen für den Verlauf der SARS-CoV-2-Pandemie erlaubt ein richtiges epidemiologisches Modell wie „SEIR“. Da man so ein Modell mit SciPy ebenfalls schnell berechnen kann, haben wir uns ein Forschungspapier von Wu et al. [2] (Download über ct.de/y633) geschnappt und deren Analyse für die Corona-Ausbreitung in Wuhan auf Deutschland übertragen.