更改

以SIR模型为例【将特定人群的人口结构，划分为了易感染人群（S）、感染人群（R）以及移出者人群（R），通过对三种人群的动态变化的研究，来模拟流行病的发展规律】，其R₀值，可以通过如下方式计算得到:

以SIR模型为例【将特定人群的人口结构，划分为了易感染人群（S）、感染人群（R）以及移出者人群（R），通过对三种人群的动态变化的研究，来模拟流行病的发展规律】，其R₀值，可以通过如下方式计算得到:

由于SIR模型中，任意时间间隔$\delta\tau$内，个体恢复的概率为$\gamma\delta\tau$，不能恢复的概率为$1-\gamma\delta\tau$。因此，在总时间$\tau$后，个体仍然处于感染态的概率为

由于SIR模型中，任意时间间隔<math>\delta\tau</math>内，个体恢复的概率为$\gamma\delta\tau$，不能恢复的概率为$1-\gamma\delta\tau$。因此，在总时间$\tau$后，个体仍然处于感染态的概率为

\begin{equation}

\begin{equation}

\lim_{\delta\tau\to0}(1-\gamma\delta\tau)^{\tau/\delta\tau}=e^{-\gamma\tau},

\lim_{\delta\tau\to0}(1-\gamma\delta\tau)^{\tau/\delta\tau}=e^{-\gamma\tau},