ある人口集団を未感染者、ウィルス感染源、免疫獲得者、死亡者に分類し、未感染者がウィルス感染源の一員と接触したときにある感染確率で未感染者が感染してウィルス感染源となるものとする。ウィルス感染源のウィルス拡散は１４日間つづき、１４日目に「死亡率」に従って死亡者と免疫獲得者に分かれ、免疫獲得者はもはやウィルスを拡散することも再感染することもなくなる。このモデルでは時間の経過とともに未感染者は単調減少、免疫獲得者は単調増加するので、感染の流行はかならず止まる。しかしそれは集団全員が感染した後である。 

感染確率と死亡確率を適当に与えればシミュレーションは簡単である。いまの計算機をもってすれば人口集団の各個人の命運をたどるミクロシミュレーションもさして難しくないが、以下で紹介するのは未感染者やウィルス感染源集団の大きさの変化を追跡するマクロシミュレーションである。確率的な現象の「期待値の動き」を追いかける決定論的なダイナミクスを採用する。ミクロシミュレーションをして、算術平均の変化を見るとマクロシミュレーションの結果に「誤差」が乘ったような動きになるだろうと考えられる（以上は石黒真木夫氏プレゼンより）。pdf版はこちら

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（引用論文）http://hdl.handle.net/10787/120にある論文(西浦博，稲葉寿)

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