3月に入り、さらに倍増時間がゆるやかになり、本稿執筆のきっかけとなった3月15日時点までの累計病例の倍増時間に約8. もちろん、このモデルは突っ込みどころ満載で、感染者の潜伏期間や発症してから陽性と確認されるまでの期間は、人によって大きく異なる、第一、PCR検査が満足に行われていない状況で感染者の全容が把握されていない、潜伏期間でも感染は起きる 云々・・全てごもっともですが、まあ、こうして単純化すれば、とりあえず簡単に計算できるのです。 9日で増加していた[8]。 それ以降は都道府県の発表ベースであるため定義が異なる場合があります。
17平均世代時間は5日、報告間隔は7日と仮定。
たとえば、「 実効再生産数」が2で、現在の感染者が100人だったとしたら• よって[ I]の発生を数え上げて（発症者の積算数）いけば、それは[ S]の減少をみていることになる。
8日なので 感染日のピークは 全国 ３月２６日～３月２７日 東京 ３月２４日～３月２５日 で感染流行のピークは過ぎていた それを裏付ける 「実効再生産数」 実効再生産数とは？ １人が何人にうつしているかを示す数値 1以下であれば感染者数は減っていき 感染収束への境界値となる 実効再生産数は全国、東京とも ４月１日に１. では、外出自粛に意味はないのか？ そんなことはありません。
出せる情報はできるだけ出してほしい」と訴えた。
逆にPCR検査が充分に行われ、 PCR陽性率が低い場合は陽性者を捕捉できていると考えられますので 実際の感染者は発見された感染者に近い数であると考えられます。 ただ重症・重篤者や死亡数に合わせて自治体の年齢分布を元に大体の感染者数（感染確認者数：症状があってPCR検査が陽性とは別に無症状感染者で検査されていない者を含む）が予測できます。 Dについては、感染期間を短くする ことにより減らすことが出来ます。
8都道府県別にグラフ化可能です。
つまり、外出自粛中にウィルス保有者の数を減らしています。
より厳密には、指数関数では、快復時間の R-1 倍の割合で指数関数的に感染が広がると考えると理解しやすい。 厚生労働省クラスター対策班の北海道大・西浦博教授は「1未満であっても、さらに平均値を下げる必要がある」という。
2しかし次のような違いがあります。
ただし、発症率等が一定であれば、対数グラフの傾きは変わらないので、ある程度の期間平均すると、タイムラグの影響は小さくなっていくことが期待できる。
例えば、位置 xの時間 tに対する変化率は速度 vであり、速度の時間変化率は加速度 aである。 （2020年4月29日時点）• データ[7]は、感染初期 1月22〜28日 では1. 筆者の専門である、プラズマ分光学の分野には奇しくも「コロナモデル」という、原子や分子の状態間遷移のダイナミクスを記述して、太陽コロナの発光強度を求める方程式系がある。
13精密な計算ではないこと、報告の遅れに影響を受けること、陽性者が少ない都道府県では数人の差で大きく実効再生産数が変動する場合があることにご注意ください。
計算式の詳細は西浦教授の公開するGitHubリポジトリを参照。
ここではイメージしやすいように、原子のエネルギー準位に見立てた図1の配置で記載することをご容赦いただきたい。 関心がある場合は、一日に一度見るといいのではないかと思います。
1（専門家会議） これは一人の感染者が平均で一人にしかうつさない状態です。
人の出入りのない閉ざされた集団であれば、感染症の流行は最後は収束します。
