【摘 要】
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这篇论文介绍了带有饱和发生率与饱和治疗函数的SIS流行病模型。治疗函数是一个连续可微的函数,它描述了当医疗条件受到限制感染人数大量增加时治疗被延迟的影响.我们采用饱和发生率,它说明了当随着感染者数量的增加时感染者人数将会达到饱和状态。这篇文章给出了无病平衡点和地方病平衡点存在的充分条件和全局渐近稳定性。当治疗能力低时,发现存在倒向分支。这就建议我们提高治疗能力和效率。通过数学分析和数值模拟,本文展
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这篇论文介绍了带有饱和发生率与饱和治疗函数的SIS流行病模型。治疗函数是一个连续可微的函数,它描述了当医疗条件受到限制感染人数大量增加时治疗被延迟的影响.我们采用饱和发生率,它说明了当随着感染者数量的增加时感染者人数将会达到饱和状态。这篇文章给出了无病平衡点和地方病平衡点存在的充分条件和全局渐近稳定性。当治疗能力低时,发现存在倒向分支。这就建议我们提高治疗能力和效率。通过数学分析和数值模拟,本文展示了系统存在Hopf分支和Bogdanov-Takens分支。
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