El Coronavirus de Wuhan tiene una progresión de crecimiento bien conocida y reportada por el sitio de la Organización Mundial de la Salud (www.who.int) con los informes oficiales publicados casi diariamente.
Aquí está el enlace a los informes sobre la difusión real de la enfermedad, tal como lo oficializó la OMS
Le pedí a mis estudiantes que hicieran un programa con una estructura de datos (matriz unidimensional) para contener el número de infectados si cada día la tasa de infección es del 2,5% como se informa en el siguiente gráfico:
Mirando el próximo informe, inserto en el código de Java producido los datos oficiales:
el 30 de enero, los datos de los infectados son 7818
Comienzo introduciendo en el elemento 0 de la matriz estos datos y trato de calcular los elementos siguientes intentando predecir si no hubiera elementos que intervengan en la difusión de la enfermedad (pandemia) cuántos enfermos tendremos exactamente el 29 de febrero de 2020. Trataré de controlar la predicción esperando, por supuesto, equivocarme.
El número de enfermos se duplica cada 7 días, el número de infectados posibles se duplica cada día y el número de muertes es del 3,10% de los enfermos.
La infección se difunde sin intervenciones humanas contenedoras, por lo que simular y calcular la progresión geométrica de la enfermedad.
Sigue el código y el video de su desarrollo:
package coronavirus; public class CoronaVIRUS { public static void main(String[] args) { //we define 3 arrays int days=100; double infected[]= new double[days]; double illnes[]= new double[days]; double death[]= new double[days]; infected[0]=7818; for( int i=1;i<infected.length;i++) { infected[i]=Math.round(infected[i-1]+infected[i-1]*0.21) ; } PrintArray(infected, "infected"); illnes[0]=7818; for( int i=1;i<illnes.length;i++) { illnes[i]=Math.round(illnes[i-1]+illnes[i-1]*0.10) ; } System.out.println("----------------------"); PrintArray(illnes, "ill"); for( int i=0;i<death.length;i++) { death[i]=Math.round(illnes[i]*0.031) ; } System.out.println("----------------------"); PrintArray(death, "death"); } public static void PrintArray(double v[], String comment) { for( int i=0;i<v.length;i++) {System.out.println(v[i]+" "+ comment+" day: "+i ); } } } En los comentarios, indica tu predicción calculada exactamente al día 29/2/2020 desde la fecha de inserción del comentario.
Aquí está el código que calcula algunas predicciones matemáticas sin considerar ninguna intervención humana en la difusión de la enfermedad. Los datos absolutamente no son una predicción, sino el resultado de un ejercicio matemático que, como máximo, puede indicar el comportamiento de la progresión geométrica. 7818.0 infected day: 0 30/01/2020 9460.0 infected day: 1 31/01 11447.0 infected day: 2 1/2 13851.0 infected day: 3 2/2 16760.0 infected day: 4 3/2 20280.0 infected day: 5 4/2 24539.0 infected day: 6 5/2 29692.0 infected day: 7 6/2 35927.0 infected day: 8 7/2 43472.0 infected day: 9 52601.0 infected day: 10 63647.0 infected day: 11 77013.0 infected day: 12 93186.0 infected day: 13 112755.0 infected day: 14 136434.0 infected day: 15 165085.0 infected day: 16 199753.0 infected day: 17 241701.0 infected day: 18 292458.0 infected day: 19 353874.0 infected day: 20 428188.0 infected day: 21 518107.0 infected day: 22 626909.0 infected day: 23 758560.0 infected day: 24 917858.0 infected day: 25 1110608.0 infected day: 26 1343836.0 infected day: 27 1626042.0 infected day: 28 1967511.0 infected day: 29 2380688.0 infected day: 30 29/02/2020 *********************************** 2880632.0 infected day: 31 3485565.0 infected day: 32 4217534.0 infected day: 33 5103216.0 infected day: 34 6174891.0 infected day: 35 7471618.0 infected day: 36 9040658.0 infected day: 37 1.0939196E7 infected day: 38 1.3236427E7 infected day: 39 1.6016077E7 infected day: 40 1.9379453E7 infected day: 41 2.3449138E7 infected day: 42 2.8373457E7 infected day: 43 3.4331883E7 infected day: 44 4.1541578E7 infected day: 45 5.0265309E7 infected day: 46 6.0821024E7 infected day: 47 7.3593439E7 infected day: 48 8.9048061E7 infected day: 49 1.07748154E8 infected day: 50 1.30375266E8 infected day: 51 1.57754072E8 infected day: 52 1.90882427E8 infected day: 53 2.30967737E8 infected day: 54 2.79470962E8 infected day: 55 3.38159864E8 infected day: 56 4.09173435E8 infected day: 57 4.95099856E8 infected day: 58 5.99070826E8 infected day: 59 7.24875699E8 infected day: 60 8.77099596E8 infected day: 61 1.061290511E9 infected day: 62 1.284161518E9 infected day: 63 1.553835437E9 infected day: 64 1.880140879E9 infected day: 65 2.274970464E9 infected day: 66 2.752714261E9 infected day: 67 3.330784256E9 infected day: 68 4.03024895E9 infected day: 69 4.87660123E9 infected day: 70 5.900687488E9 infected day: 71 7.13983186E9 infected day: 72 8.639196551E9 infected day: 73 1.0453427827E10 infected day: 74 1.2648647671E10 infected day: 75 1.5304863682E10 infected day: 76 1.8518885055E10 infected day: 77 2.2407850917E10 infected day: 78 2.711349961E10 infected day: 79 3.2807334528E10 infected day: 80 3.9696874779E10 infected day: 81 4.8033218483E10 infected day: 82 5.8120194364E10 infected day: 83 7.032543518E10 infected day: 84 8.5093776568E10 infected day: 85 1.02963469647E11 infected day: 86 1.24585798273E11 infected day: 87 1.5074881591E11 infected day: 88 1.82406067251E11 infected day: 89 2.20711341374E11 infected day: 90 2.67060723063E11 infected day: 91 3.23143474906E11 infected day: 92 3.91003604636E11 infected day: 93 4.7311436161E11 infected day: 94 5.72468377548E11 infected day: 95 6.92686736833E11 infected day: 9