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COVID-19 Simulation

Wann immer Sie Vorhersagen über komplexe Situationen machen müssen, mit denen Sie bisher wenig Erfahrung haben, sind Modelle und Simulationen ein guter Ausgangspunkt, um die Situation zu erforschen und qualitative und quantitative Vorhersagen darüber zu machen, wie sich die Situation entwickeln könnte. Spielen Sie mit unserer Simulation COVID-19 und sehen Sie, wie soziale Distanzierung die Ausbreitung des Virus verlangsamen kann.
COVID-19 betrifft uns alle, und obwohl die meisten nicht akzeptiert haben, dass wir eine Art Social Distancing brauchen, um die Ausbreitung des Virus zu stoppen, bleibt eine große Frage: Wie lange wird das dauern?
Die Pandemie hat die Welt in Aufruhr versetzt, und wir bewegen uns in unbekanntes Fahrwasser ... effektiv haben wir noch nie eine Pandemie dieses Ausmaßes UND dieser wirtschaftlichen Auswirkungen erlebt ... höchstwahrscheinlich ist dies auch das erste Mal, dass wir so viele Daten über eine Pandemie fast in Echtzeit erfasst haben.
Wann immer Sie Vorhersagen über komplexe Situationen machen müssen, mit denen Sie bisher wenig Erfahrung haben, sind Modelle und Simulationen ein guter Ausgangspunkt, um die Situationen zu erforschen, Ihre Annahmen zu testen, Strategien für den Umgang mit der Situation zu entwerfen und qualitative und quantitative Vorhersagen darüber zu machen, welche Auswirkungen die Strategien haben könnten.
Wir erstellen eine Reihe von Simulationen der COVID-19-Pandemie ... die Simulation ist bewusst einfach gehalten, um sicherzustellen, dass die Benutzer das zugrunde liegende Modell und die Annahmen verstehen, dennoch ist sie bereits nützlich, um Ihnen die Möglichkeit zu geben, die Auswirkungen von Social Distancing-Strategien zu untersuchen.
Sie können mit dem Dashboard direkt auf www.covid-sim.com experimentieren. Wir haben auch den vollständigen Code für die Simulation in Form von Jupyter-Notebooks und Python-Code auf GitHub bereitgestellt, so dass Sie die Simulation erweitern können, wenn Sie möchten.
  • Lesen Sie unseren detaillierten blogpost, der das SIR-Modell erklärt.
  • Experimentieren Sie online mit dem Dashboard.
  • Laden Sie ein interaktives Dashboard herunter und spielen Sie damit.
  • Laden Sie alle Jupyter-Notebooks und Python-Code aus unserem GitHub Repository herunter.

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