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数学(算数)・素数にまつわる話題から、やや専門的な「整数論」「数論幾何学」「代数幾何学」のような話題。「フェルマーの最終定理」、「ポアンカレ予想」の解決の「証明」の理解など、夏休みの研究の話題など、小中高から一般までの話題、「ABC予想」、「リーマン予想」の周辺など 「志村多様体」「保形表現」

2020年12月

数学(算数)・素数にまつわる話題から、やや専門的な「整数論」「数論幾何学」「代数幾何学」のような話題。「フェルマーの最終定理」、「ポアンカレ予想」の解決の「証明」の理解など

日本のコロナ拡大AI予測上回る グーグル見通しより14%

日本のコロナ拡大AI予測上回る グーグル見通しより14%
日本のコロナ拡大AI予測上回る グーグル


  【ニューヨーク】日本で新型コロナウイルスの感染が、米グーグルの人工知能(AI)を用いた感染予測を上回って拡大したことが23日、分かった。今月12日までの4週間の新規陽性者数が予測より14%、死者数は33%それぞれ多かった。
 グーグルは来年1月中旬までの4週間は増加ペースは上がると予測している。政府は観光支援事業「Go To トラベル」を全国で年末年始に一時停止することなどを打ち出しているが、感染拡大防止のために一段の対策が求められそうだ。
 厚生労働省のデータによると、今年11月15日~12月12日の新規陽性者数は約6万570人、死者数は約680人となり、グーグルが11月16日に公表したそれぞれ5万3321人、512人を大きく上回った。
 グーグルは、今月21日~来年1月17日の4週間は新規陽性者数が7万7475人、死者数は1121人になる恐れがあると予測している。
 陽性者数は都道府県別で最多の東京が1万8765人、続いて神奈川県が1万383人、大阪府が9609人になるとみている。

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日本、コロナ拡大AI予測上回る グーグル見通しより14%

日本で新型コロナウイルスの感染が、米グーグルの人工知能(AI)を用いた感染予測を上回って拡大したことが23日、分かった。今月12日までの4週間の新規陽性者数が予測より14%、死者数は33%それぞれ多かった。

 グーグルは来年1月中旬までの4週間は増加ペースは上がると予測している。政府は観光支援事業「Go To トラベル」を全国で年末年始に一時停止することなどを打ち出しているが、感染拡大防止のために一段の対策が求められそうだ。

 厚生労働省のデータによると、今年11月15日~12月12日の新規陽性者数は約6万570人、死者数は約680人となり、グーグルが11月16日に公表したそれぞれ5万3321人、512人を大きく上回った。



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数学「確率」 集団に感染者がいる確率を算出 ( 京都大学ウイルス・再生医科学研究所 )

数学「確率」 集団に感染者がいる確率を算出 ( 京都大学ウイルス・再生医科学研究所 )





 新型コロナウイルスに感染している人がイベントや会合の参加者のなかにいる確率を、地域の感染状況などをもとに算出するシステムを、京都大学の研究者が開発しました。
システムは、ウェブサイト上で誰でも利用できるようになっていて、研究者は「イベントや会合の際の目安として活用してもらいたい」としています。

開発したのは、京都大学ウイルス・再生医科学研究所の古瀬祐気特定助教で、今月、海外の感染症の学術誌に掲載されました。
専用のウェブサイトでイベントが開かれる地域の人口と感染者数、それにイベントの参加人数をシステムに入力すると、イベントや会合の参加者のなかに感染者がいる確率や、その人数が表示される仕組みです。
この計算は主に海外の研究結果をもとに感染者のうち無症状の人がいる割合や、無症状の人が感染を広げる割合、それにウイルスが感染力を保ち続ける期間など6項目のデータを組み合わせて算出しているということです。
ただ、新型コロナウイルスについては不明な点も多いほか、感染のリスクは環境によって変わるため、あくまで参考程度に活用してほしいとしています。
古瀬特定助教は「感染者がいるかもしれないということを自覚してもらい、イベントや会合を開いたり参加したりする際の目安として活用してもらいたい」としています。

【身近な感染者の確率は】
今回のシステムでは、たとえば京都市で500人が参加する展示会を検温などで入場制限を設けないで開く場合、人口を140万人、1日の感染者数を仮に20人として入力すると、少なくとも1人の感染者がいる確率は41.2%となります。
 
また、大阪府内で検温などで入店制限を設けないで10人の飲み会を開いた場合、人口が880万人、1日の感染者数を350人と仮定すると、少なくとも1人の感染者がいる確率は2.9%ですが、店内に、店員や他の客など200人がいたとして考えると、そのなかに感染者がいる確率は44.7%に高まります。


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参考

京都 コロナ感染者、指数関数的に増加 「8割おじさん」が著書出版 (  西浦博・京都大教授  著書「新型コロナからいのちを守れ!」(中央公論新社))  数理モデルで命を守れ!
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数理科学の「パラメーター」  新型コロナウイルス感染症防止の4要素

数理科学の「パラメーター」  新型コロナウイルス感染症防止の4要素 


 師走になり、急に寒くなり冬らしくなってきました。これから、季節的にもウイルス感染流行が本格化すると思われます。

京都大学教授の理論疫学者、西浦博先生によると新型コロナウイルス感染症(COVID-19)二次感染(最初に発症した人から次の人に感染が拡がること)を防ぐ4要素は「人口密度」 「気温」 「移動」 「コンプライアンス(感染対策をしっかりと守る意識)」です。


 やはり、「人口密度」の高いところほど屋内に入って長時間、密接な接触をする機会が多いからだという本当に単純なメカニズムと考えられます。「気温」に関しては、北海道、宮城、大阪、東京で「気温」と「実効再生産数(一定の対策下で1名の感染者が感染期間に新たに感染させる人数の平均 )」には負の相関が認められています。さらに、全州でCOVID-19が増えたアメリカでもこの負の相関が明らかになっていて、気温が低いほど二次感染が増加するということが明白です。アメリカの各州で「気温」と「人口密度」で実効再生産数の濃淡も明らかになっています。最近、寒くなってきて感染者数が加速していることを裏付けるような気がします。


 「人口密度」と「気温」については個人の力では何もできませんが、「移動の制限」とか「コンプライアンス」は個人でできることで、しっかりやらないといけません。感染予防の観点からは移動していいはずはないです。100年前のスペイン風邪パンデミックからも明らかです。12月1日現在、「特別感染警戒地域」はほとんどがメガロポリスで人口密度が高い地域です。行かないこと、そしてその地域から来た人とは会わないことが賢明です。


 「コンプライアンス(感染対策をしっかりと守る意識)」というのは個人の行動に左右されるものが大きいです。3密+大声の回避をしているか、飲酒を伴う会食を自粛できているか、人と人との距離を取ることがどれぐらい守られているか、マスクの着用がどれぐらいできているか、手洗い・うがいを励行しているか、自分は無症候感染者かもしれないので人に感染させないためにはどうしたらいいかを考えるなど、そういうことに相当します。


 11月の3連休には、国内で人の移動が活発化しました。来週以降、この影響で全国的に感染者が増加する可能性が懸念されます。最近、感染拡大地域からのウイルス持ち込みによると思われる症例が発生しています。そんな中、「人口密度」 「気温」 「移動」 「コンプライアンス」という二次感染防止要素をしっかりと理解し、個人個人が自覚ある行動をすれば、かなりの率で二次感染は防げるのではないでしょうか。

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参考

京都 コロナ感染者、指数関数的に増加 「8割おじさん」が著書出版 (  西浦博・京都大教授  著書「新型コロナからいのちを守れ!」(中央公論新社))  数理モデルで命を守れ!
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参考
数理科学 「このままいくと感染爆発に近づく」 8割おじさんが訴える政策の切り替え ( 京都大学大学院医学研究科教授の理論疫学者、西浦博さん)



算数的・数理科学の「パラメーター」  新型コロナウイルス感染症防止の4要素 

新型コロナウイルス感染症防止の4要素 ( 数理科学の「パラメーター」)
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数学的分析は「4要素」で感染防止! 【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは? (「人口密度」 「気温」 「移動」 「コンプライアンス(感染対策をしっかりと守る意識)」 )

macで分析【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?

スマホで分析(iPhone)【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?

リケジョの思考?  【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?


散歩道 【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?


【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?

女子会トーク【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?(感染拡大の4要素「人口密度」 「気温」 「移動」 「コンプライアンス(感染対策をしっかりと守る意識)」 )

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ギャラリー
  • AI   予測 秋に第5波到来も!? 新型コロナ最新予測 (  「イギリスの変異株(N501Y)」(第4波)のあとは、インドの変異株「L452R」「インド株コロナウイルス」(第5波)か )
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