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基本再生数（basic reproduction number）是传染病研究中一个重要的参量，记为$R_0$，下面给出它的定义。考虑疾病传播的最初阶段，此时只有少数的疾病案例，其他人都是易感个体，传染病学术语中通常称为本地人口（native population）。假如，其中一个易感个体，在疾病爆发以后被感染，那么，基本再生数指的是，这个被传染的人，在他恢复之前（恢复健康，不再具有传染性），将疾病平均传染给了多少个人。例如，如果每个被感染者将疾病平均又传染给了其他两个人，则$R_0=2$。如果有一半的人将疾病分别又传染给另一个人，而剩余的一半人没有传染给其他任何人，那么$R_0=1/2$，依次类推。

基本再生数（basic reproduction number）是传染病研究中一个重要的参量，记为R₀，下面给出它的定义。考虑疾病传播的最初阶段，此时只有少数的疾病案例，其他人都是易感个体，传染病学术语中通常称为本地人口（native population）。假如，其中一个易感个体，在疾病爆发以后被感染，那么，基本再生数指的是，这个被传染的人，在他恢复之前（恢复健康，不再具有传染性），将疾病平均传染给了多少个人。例如，如果每个被感染者将疾病平均又传染给了其他两个人，则R₀=2。如果有一半的人将疾病分别又传染给另一个人，而剩余的一半人没有传染给其他任何人，那么R₀=1/2，依次类推。

如果$R_0=2$，那么每个得病的人就会平均传染两个人，而这两个人中的每一个又会再传染另外两个人，如此下去，每一轮新的疾病的案例都会加倍，从而出现指数增长规律。相反，如果$R_0=1/2$，那么疾病就会以指数形式衰减。$R_0=1$是增长和减少的分割点，因此它也标示着传染病阈值（epidemic threshold），偏离此值时，疾病要么倍增要么消亡。

如果R₀=2，那么，每个得病的人，就会平均传染两个人，而这两个人中的每一个，又会再传染另外两个人。如此下去，每一轮，新的病例，都会加倍，从而出现指数增长规律。相反，如果R₀=1/2，那么，疾病就会以指数形式衰减。R₀=1，是增长和减少的分界点。因此，它也表示传播临界值（epidemic threshold），偏离此值时，疾病要么增长，要么消亡。

以SIR模型为例来说，其$R_0$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$\delta\tau$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