用户案例 | 研究人员使用Maple研究传染病对人口的影响

传染病与应用科学建模实验室

Bakare博士是传染病与应用科学建模实验室的负责人，他通过数学建模，模拟分析传染病的传播趋势，量化公共卫生干预措施对传播的影响，并且为新兴疾病的传染性风险评估提供数据支持。他的研究包括，房室模型、随机模拟、微分方程、代理模型、时间序列分析、小波分析、空间动力学、传染病控制以及模型参数估值等。

在参加加纳海角海岸大学的研讨会时，Bakare的同事向他推荐了Maple。通过使用Maple，极大的简化了他在建模方面的工作，他说道，“我发现使用Maple来分析我的疾病模型十分容易，Maple的用户体验很棒，它能够解决非常难的数学问题，对我的工作和研究十分有帮助，是其他数学软件无法替代的。”

Bakare通过对发病率和监控系统数据的分析，深化对传染病传播的理解。他会定期尝试多种方式进行数据可视化和时间序列分析，来探索数据中所传递的信息。他开发了疾病传播的数学计算模型，通过代入真实数据，针对不同问题，研究其所需要的建模技术。他说，“我使用Maple模型来检验疾病传播机制的不同假设，从而估算出主要的流行病学参数，例如繁殖数量，并研究减少该疾病发生率的最佳干预措施”。“Maple对此类工作帮助很大，因为它可以求解处理大型方程组和大规模的仿真需求。”

在最近一项研究中，Bakare探索了人体是如何产生对抗各种疾病的免疫功能。通过Maple，他使用了著名科学家Roy M. Andreson 和 Robert M. May 开发的数学模型进行平衡分析。模型结果显示了，病毒细胞是如何刺 激人体产生能够抗病毒的淋巴细胞。他说，“有了Maple之后，再也不需要在模型可行性和数学计算能力之间进行取舍，这使Maple成为研究此类模型的最理想的数学工具。”

Maple具有许多吸引Bakare的功能，尤其是Maple处理复杂数学建模的能力。通过Maple他能够在传染病数学模型中求得非线性微分方程组的平衡解。还能够使用同伦分析方法来求解和构建其他非线性方程组的迭代。Bakare说，“Maple给我科研上带来的价值，不是金钱能够衡量的。”

除了研究之外，Bakare还培养他的本科学生们使用Maple来支持本科生建模项目。他说，“Maple能够快速处理多种不同类型的问题。我已经用Maple策划了许多项目，它是每位教育工作者必备的软件。”