시뮬레이션 구현하기 ② 확산

N, I, R = 10000, 10, 0
S = N - I - R
beta, gamma = 0.3, 0.1        # 하루에 옮기는 정도, 하루에 낫는 비율

앓는사람 = [I]
for 날 in range(1, 161):
    새감염 = beta * S * I / N
    새회복 = gamma * I
    S, I, R = S - 새감염, I + 새감염 - 새회복, R + 새회복
    앓는사람.append(I)

정점 = max(앓는사람)
print('앓는 사람이 가장 많은 날:', 앓는사람.index(정점), '일째')
print('그날 앓는 사람:', round(정점), '명')
print('160일 뒤 한 번도 안 걸린 사람:', round(S), '명')

앓는 사람이 가장 많은 날: 41 일째
그날 앓는 사람: 3127 명
160일 뒤 한 번도 안 걸린 사람: 533 명

import matplotlib.pyplot as plt

def 확산(beta, gamma=0.1, N=10000, I=10, 일수=160):
    S, R = N - I, 0
    앓는사람 = [I]
    for _ in range(일수):
        새감염 = beta * S * I / N
        새회복 = gamma * I
        S, I, R = S - 새감염, I + 새감염 - 새회복, R + 새회복
        앓는사람.append(I)
    return 앓는사람

plt.figure(figsize=(7, 3.5))
plt.plot(확산(0.3), label='β = 0.3 (평소)')
plt.plot(확산(0.15), label='β = 0.15 (거리 두기)')
plt.title('앓는 사람 수의 변화 — 곡선 평탄화')
plt.xlabel('날')
plt.ylabel('앓는 사람 수')
plt.legend()
plt.show()

for b in [0.3, 0.15]:
    곡선 = 확산(b)
    print(f'β={b}: 정점 {곡선.index(max(곡선))}일째, {round(max(곡선))}명')

확인된 실행 결과

β=0.3: 정점 41일째, 3127명
β=0.15: 정점 116일째, 646명