トップページ イベント・広報 R-CCS Cafe R-CCS Cafe 第205回 第1部
R-CCS Cafe 第205回 第1部
講演題目
Ensemble Kalman filter experiments with an extended SIR model for COVID-19
開催日 | 2021年1月22日(金) |
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開催時間 | 16:00 - 16:20(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます)、17:20 - 自由討論(参加自由)) |
開催都市 | オンライン |
場所 | BlueJeansによる遠隔セミナー |
使用言語 | 発表・スライド共に英語 |
登壇者 |
講演要旨
In 2020, the COVID-19 pandemic has deeply impacted the world. Researchers from various fields have been working on understanding and fighting back against the disease. For the Public Health Service, tracking the effective reproductive number R_t, fitting the mathematical models to the observations, and making good predictions and simulations are important. However, a unique feature of COVID-19 brings a large uncertainty in their estimates and predictions: namely, the existence of a large population of transmissive infections without symptoms. Detecting the asymptomatic individuals is not easy, and the information provided by the Public Health Service on asymptomatic cases is limited. However, asymptomatic individuals can easily become super-spreaders, and estimating this population is of crucial importance. In this talk, I introduce an extension to a well-known Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) model and show how we apply the ensemble Kalman filter for estimating the undetected infected individuals and other relevant parameters.
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(2021年1月20日)