Simulation einer Epidemie

Buch:Höhere Mathematik sehen und verstehen, Haftendorn, Riebesehl, Dammer, 
Springer Spektrum, Feb. 2021
Datei Corona.nb zu Abschnitt 4.6.6 Seite 340, Abb. 4.25

U=997;V=3;β=0.0004;γ=0.035;

VectorPlot[(({-β u v,β u v-γ v})/(Norm[{-β u v,β u v-γ v}])),{u,0,300},{v,0,200},VectorPoints->13,VectorScale->{Medium, 0.9, Automatic},BaseStyle->FontSize->18]

StreamPlot[(({-β u v,β u v-γ v})/(Norm[{-β u v,β u v-γ v}])),{u,0,1000},{v,0,700}]

T=100;

sol=NDSolve[{u'[t]==-β u[t]v[t],v'[t]==β u[t]v[t]-γ v[t],w'[t]==γ v[t],u[0]==U,v[0]==V,w[0]==0},{u[t],v[t],w[t]},{t,0,T}];

Plot[{u[t],v[t],w[t]}/.sol//Flatten//Evaluate,{t,0,T},BaseStyle->FontSize->18,PlotStyle->Thick,PlotLabels->{"u","v","w"}]

ParametricPlot[{u[t],v[t]}/.sol//Flatten//Evaluate,{t,0,T}]