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摘要。我们研究了一种基于个体的随机流行模型，在这种流行病模型中，感染的个体在每种感染后再次变得易感性。与经典隔室模型相反，在每次感染之后，感染性是自感染以来经过的时间的随机函数。同样，根据随机易感函数，恢复的个体在一段时间后逐渐易感。我们研究了该模型的大种群渐近行为：我们证明了大量的功能定律（FLLN），并研究了限制确定性模型的地方性平衡。极限取决于易感性随机函数的定律，但仅取决于平均感染函数。flln是通过构造i.i.d的序列证明的。辅助过程并从混乱的传播理论中适应了方法。极限是Kermack和McKendrick引入的PDE模型的概括，我们展示了如何作为我们的FLLN限制的特殊情况获得该PDE模型。如果r 0小于（或等于）某个阈值，则流行病不会永远持续下去，最终从人口中消失，而如果r 0大于该阈值，则流行病将不会灭绝，并且存在一个地方性平衡。感染后很长时间后，该阈值的值是易感性的谐波平均值。
具有不同感染性和免疫力降低的随机流行模型
主要关键词
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