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SIR流行計算機

感受性者990人、感染者10人、感染率0.3、回復率0.1から始めると、基本再生産数は3で、5日目には約24人が感染しています。S・I・Rの日ごとの表が得られます。ブラウザで無料で使えます。

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ご利用方法ウェブAPIメールTelegramアプリ近日

計算例

入力した場合

感染率: 0.3
回復率: 0.1
感受性者: 990
感染者: 10
回復者: 0
日数: 5

結果

個体数: 1,000
感染者数のピーク: 24.35274342
ピーク日: 5
最終的な感受性者: 968.26496445

古典的なSIR流行モデルは、閉じた人口を三つの区画に分けます。まだ感染しうる感受性者、いま感染性のある感染者、回復してこの実行の残りでは免疫として扱う回復者です。このウイルス感染SIR計算機は、感染率、回復率、三つの初期区画サイズ、日数の地平から、そのモデルを一日ずつ進めます。各日、新規感染は両群に比例して感受性者から感染者へ移り、回復は回復率に従って感染者から回復者へ移ります。応答は感受性・感染・回復の日次人数表に、含意される基本再生産数と感染曲線のピークを添えたものです。負の感染率や回復率は絶対値に折り曲げず、無効な入力として拒みます。

SIR流行モデルの定義

感受性者・感染者・回復者モデルは、感染曲線の上昇と下降をまだ示す、閉じた人口の流行として最も小さいものです。誰もが三つの在庫の一つから始まります。病原体にかかりうる感受性者、それを伝えうる感染者、この実行の残りでは免疫として扱う回復者です。

出生も死亡も移動もないため、合計 N は S 足す I 足す R のまま一定で、接触の尺度にすぎません。計算機は毎日、単位時間一歩を一日とする Kermack–McKendrick 方程式のオイラー一歩を適用します。一を超える値が流行立ち上がりの古典条件であり、教育用の集団免疫閾値である一引く一割る R0 はその場合にだけ報告します。

実装は教科書どおりの日次オイラー法であり、適応的な常微分方程式ソルバーでも、確率的エージェントモデルでも、実在の名付きアウトブレイク予測でもありません。大きな率は一歩で区画が負にならないようクランプします。負の人数は妥当な在庫ではないからです。

区画の小数値は許されます。連続近似は整数人に限りません。系列はいずれもこの公開規則からの教育用軌道として扱い、臨床予測や病床見通し、年齢・行動・接種の層を集めていない公衆衛生モデルの代替にはしないでください。

SIR計算機が実際の仕事で現れる場所

疫学の講義、看護オリエンテーション、公衆衛生ワークショップは教科書の率と初期在庫からSIRドリルを絶えず課すため、日次表を R0 と感染ピークの横に返す信頼できる神託は採点とデモ準備を速めます。

合成アウトブレイクデータセットを用意する研究補助者は、既知の率から安定した区画ラベルを、ネットワーク呼び出しもモデルドリフトもなく必要とし、率が負で届いたときは厳しい拒否が要ります。汚れた抽出が軌道を装えないようにするためです。

露出クラス付きの SEIR、人口動態、年齢構造、接種キャンペーン、確率的エージェントモデルが後で必要なら、別の検索意図とランディングとして扱い、このウイルス感染SIRの頁に積み重ねないでください。結果は公開の日次オイラー規則からの教育用見積もりとして示し、運用判断には資格ある専門家、地域サーベイランス、本ツールが置き換えを主張しないモデルが要ります。

依頼は三百六十五日の上限内に収め、系列を試験に固定すれば、宿題、LMS プラグイン、エッジワーカー向けに再現可能なSIR数値が得られ、自前のアウトブレイクモデル基盤を立てずに済みます。

活用例

疫学実験室のアウトブレイク演習

閉じた人口のSIR立ち上がりと減衰を授業ラボで示し、同じページに SEIR、年齢構造、確率的エージェントを混ぜません。

よくある質問

SIR流行モデルとは何ですか？

SIR は閉じた人口を感受性、感染、回復の区画に分けます。新規感染は両群に比例して S から I へ移り、回復は I から R へ移ります。合計 N = S + I + R は一定です。本計算機はそれら三在庫の日次人数を報告します。

毎日どの式を使いますか？

Kermack–McKendrick 方程式の日次オイラー一歩です。new infections = β S I / N, new recoveries = γ I, then S' = S − new infections, I' = I + new infections − new recoveries, R' = R + new recoveries。時間一歩は一日です。 γ > 0 のとき R0 = β / γ です。

感染率や回復率が負だとどうなりますか？

一日あたりの負の率は絶対値や静かな NaN に変換せず、拒否します。

SIRモデルで基本再生産数が3とはどういう意味ですか？

感染率を回復率で割った値で、0.3を0.1で割ると3です。すべての人が感受性者の集団で、1人の感染者が3人にうつす計算になります。1を超えると流行が広がり、そのときだけ集団免疫の目安も示されます。

感染者のピークはどう読めばよいですか？

感染者が最も多い人数と、その日が表示されます。例のように最終日の5日目まで増え続けている場合はまだ折り返していないので、期間を最大365日まで延ばして確認します。

開発者向け — APIアクセス

このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。

エンドポイント

POSThttps://api.kit.forhosting.com/health/viral-infection-sir

Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。

お使いのスタックから呼び出す

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/health/viral-infection-sir \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"infection_rate":0.3,"recovery_rate":0.1,"susceptible":990,"infected":10,"recovered":0,"days":5}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/health/viral-infection-sir", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "infection_rate": 0.3,
    "recovery_rate": 0.1,
    "susceptible": 990,
    "infected": 10,
    "recovered": 0,
    "days": 5
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/health/viral-infection-sir",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
    json={
    "infection_rate": 0.3,
    "recovery_rate": 0.1,
    "susceptible": 990,
    "infected": 10,
    "recovered": 0,
    "days": 5
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/health/viral-infection-sir", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => '{"infection_rate":0.3,"recovery_rate":0.1,"susceptible":990,"infected":10,"recovered":0,"days":5}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"infection_rate":0.3,"recovery_rate":0.1,"susceptible":990,"infected":10,"recovered":0,"days":5}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/health/viral-infection-sir", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

リクエスト例

{
  "infection_rate": 0.3,
  "recovery_rate": 0.1,
  "susceptible": 990,
  "infected": 10,
  "recovered": 0,
  "days": 5
}

レスポンス例

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "health.viral_infection_sir",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。

料金

1リクエストあたり$0.002

単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。

制限

`max_days`	365
`max_population`	1000000000000

エラー

HTTP	コード	意味
`401`	`unauthorized`	APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。
`402`	`insufficient_balance`	残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。
`404`	`unknown_type`	指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。
`429`	`rate_limited`	リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。

技術的な注記

成功したAPI呼び出しは公開の $0.002 を一件あたり使い、無効な入力は課金されません。

SIR流行モデルの定義

新規感染は感染率 beta に S と I を掛けて N で割った値、新規回復は回復率 gamma に I を掛けた値です。それらの流れは S を出て I に入り、さらに I を出て R へ入ります。gamma が正のとき、基本再生産数 R0 は beta を gamma で割った値、すなわち完全に感受性の人口で一人の感染者が生む二次症例の数です。

送るものと返ってくるもの

必須の六欄を送ってください。和 N は接触項が定義されるよう零より大きくなければなりません。欄 days は一から三百六十五までの整数地平で、系列は零日からその日までを含みます。任意キーは null にせず省略します。講義デモと宿題には無料のブラウザフォームを配線し、一括フィクスチャや回帰試験が必要なときは同じ契約をスクリプトから呼んでください。系列とピークを試験に固定すれば、後のオイラー一歩の変更は見逃せません。欄 infection_rate は一日あたりの感染パラメータ beta で、有限の非負数が必要です。負値はその欄を名指しして invalid_input で失敗します。別名 beta、beta_rate、transmission_rate、infectivity を受け付けます。欄 recovery_rate は一日あたりの回復パラメータ gamma で、有限の非負数が必要です。別名 gamma、gamma_rate、recover_rate を受け付けます。欄 susceptible、infected、recovered は零日目の区画人数で、有限かつ非負でなければなりません。別名 s、s0、i、i0、rec、initial_susceptible、initial_infected、initial_recovered を受け付けます。必須欄の欠落、空文字、非数値テキスト、NaN、Infinity、非整数の地平、総人口零は invalid_input で失敗し、課金されません。成功時、応答は整えた率、初期区画、days、population をエコーし、series を day、susceptible、infected、recovered の記録配列として返し、peak_infected と peak_day を報告し、final_susceptible、final_infected、final_recovered を報告し、表示と試験固定用の formula と method 文字列を含めます。recovery_rate が正なら応答は beta 割る gamma に等しい r0 も含み、r0 が一より大きいときは herd_immunity_threshold も含みます。成功したAPI呼び出しの料金は公開の $0.002 を一件あたりとし、検証失敗は前払い残高を消費しません。

SIR計算機が実際の仕事で現れる場所

シミュレーション施設と電子ワークシート製品は、顧客が手で監査できる beta、gamma、S、I、R、days の文書化された経路を欲し、移動・天候・行動を開示なしに混ぜる黒箱の神経予測は欲しがりません。この能力は純粋な parse エンジンなので、API料金は成功一件あたり公開の $0.002 を基とし、検証失敗は残高を消費しません。

連携の活用例

教室向けSIR解答キー

教科書の beta、gamma、初期在庫から感受性・感染・回復の日次表と R0 を生成し、講師と自動採点が一つの透明な正解を共有できるようにします。

決定的アウトブレイクフィクスチャ

合成流行データセットと回帰試験向けに安定したSIR系列を一括生成し、負の感染率や回復率には厳しい invalid_input を返します。

技術的な質問

入力はどのように書けばよいですか。

infection_rate と recovery_rate を有限の非負数（例 0.3 と 0.1）、susceptible、infected、recovered を有限の非負人数（例 990、10、0）、days を 1 から 365 の整数として送ってください。別名 beta、gamma、s、i、rec も受け付けます。

料金はいくらですか。

ブラウザツールは無料で手元で動きます。API 要求は成功一件あたり $0.002 で前払いの KIT 残高を使い、無効な入力は課金されません。

KITの完全なドキュメントを見る →

SIR流行計算機

無料で実行

計算例

SIR流行モデルの定義

SIR計算機が実際の仕事で現れる場所

活用例

疫学実験室のアウトブレイク演習

よくある質問

関連ツール

開発者向け — APIアクセス

エンドポイント

お使いのスタックから呼び出す

リクエスト例

レスポンス例

料金

制限

エラー

技術的な注記

SIR流行モデルの定義

送るものと返ってくるもの

SIR計算機が実際の仕事で現れる場所

連携の活用例

教室向けSIR解答キー

決定的アウトブレイクフィクスチャ

技術的な質問

ありがとう