致知学堂:网络SEIR模型的动力学行为和数值模拟

发布者:发布时间:2026-01-20浏览次数:11

主讲人:田灿荣教授

时 间:2026122日(周14:00

地点:在线会议 #腾讯会议:358-742-113

主办单位:科技处

数学与统计学院

专家简介

19809月生,江苏靖江人,中共党员,博士,教授,数理学院副院长。江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人(2018年),江苏省“333”工程第三层次培养对象(2018年);盐城市优秀党务工作者(2021年)。20016月毕业于江南大学获数学学士学位,20066月毕业于扬州大学获基础数学硕士学位,20096月毕业于扬州大学获基础数学博士学位;20162月到20171月美国迈阿密大学访问学者。迄今为止,在SIAPSIADSJDE等国内外权威期刊发表SCI论文40余篇。主持(完成)国家自然科学基金项目3项、江苏省自然科学基金面上项目1项。指导学生荣获大学生数学建模竞赛国家一等奖3项。                                                          

       研究方向:1、生物数学;2、大数据分析;3、人工智能

摘要

本报告通过构建基于图拉普拉斯扩散的SEIR传染病模型,研究人口流动对传染病传播动力学的影响。首先,证明了加权图上定义的SEIR模型解的存在性与唯一性。其次,通过构造李雅普诺夫函数,得出结论:当基本再生数小于1时,无病平衡点是全局渐近稳定的;当基本再生数大于1时,地方病平衡点是全局渐近稳定的。最后,我们将所构建的广义加权图应用于瓦茨-斯托加茨网络并开展数值模拟。结果表明,节点度不仅决定了感染人群的峰值数量,还决定了达到该峰值的时间;同时,网络结构对传染病传播的瞬时动力学行为存在影响。