.01/365\)とする。SIRモデルをいろいろと拡張し、パンデミックの社会的コストを定義して、所与のパラメータの下でコストを最小化するように介入の時系列\(L_j(t)\)を定めるんだけど、与えたパラメータはどこまでリアルかわかんないから、\(L_j(t)\)の個々の最適解そのものにはたいしたインプリがない。パラメータをいろいろ変えて試してみた結果、少なくとも高年層の\(L_j(t)\)は他の群のと変えた方がよさそうだよ、って話なのね。要は高年層は働いてなくて死にやすいんだからなおのこと外出させないほうがいいってことだと思うけど、それを定量的に示そうとしているわけだ。\)の下での最適なロックダウン政策を求めた。一様政策の場合、ロックダウン完全解除は434日目。死者数も経済的損失も大きい。高年層だけロックダウン率を変えて良いならば(セミ・ターゲテッド政策)、最適解は「高年層はずっとロックダウン率1、若年層・中年層はロックダウン率ちょっと低め」となり、死者数も経済的損失も激減する。層別にロックダウン率を変えて良いならば(ターゲテッド政策)、最適解は若年層のロックダウン率を低く、中年層のロックダウン率を高めにしたものになる。結果はセミ・ターゲテッド政策とたいしてかわらない。横軸に死者、縦軸に経済的損失をとり、\(\chi\)を動かして軌跡を描くと[こういうのをfrontierというらしい。訳すんだろう]、下に凸な曲線になる。セミ・ターゲテッド政策とターゲテッド政策はほぼ重なり、一様政策はその右上になる(死者も経済的損失も大きい]。\(\chi\)を相当大きくしても(つまり経済を軽く人命を重くしても)、この差はあまり変わらない。\(\rho\)を下げるというのは、たとえば高年齢層だけがスーパーにいける時間を決めるとか、高齢の親戚の家に行くのはやめましょうキャンペーンとかに相当する。(セミ)ターゲテッド政策がよろしい。\(\chi\)を動かして軌跡を描いても同じ。いうのはちょっと現実的でないし、もしそうなら集団免疫なんて期待できない。今度はロックダウンはもっと短くなる。(セミ)ターゲテッド政策がよろしい。\(\chi\)を動かして軌跡を描いても同じ。365\)にしてみる。一様政策の場合、ワクチンが届くまでひたすらロックダウンを続けるのが最適になる。ところが(セミ)ターゲテッド政策ではそうでない。\(\chi\)を動かして軌跡を描いても同じ。\)を0.4ないし0.6にしてみる。(セミ)ターゲテッド政策がよろしい。0.5\)としてみると、もう若年層はロックダウンしなくてよいということになる。初期条件を動かしている。ロックダウン政策をどう実現するか。した「メカニズム・デザイン」の側面は今後の課題である。本研究からは、高年層だけ厳しくロックダウンすれば良いということがわかった。これは一種の「保護拘置」として理解を得やすいだろう。stylizedだし(回復者は免疫を持つとか)、COVID-19のパラメータはまだ不確実なので、この研究の定量的結果はあくまで例示と捉え、むしろ定性的パターンをみてほしい。眠れないので仕方なく読み始めた論文なんだけど、(素人が無責任に読んでいる分には)とても面白かった。SIRモデルの拡張が売りなのかと思ったんだけど、それはただの手段で、本命はロックダウン政策のシミュレーションなのであった。途中から、へえええ、ふううん、と面白がりつつ読了。生活保護費は減らせ!などという、なんだかよくわからない話になりそう...ど素人なのでどうでもいい感想しか浮かばないけど、この研究で最適化したいのは\(L_j(t)\)だから、少なくとも548×3個の値を求めないといけないんですよね。目的関数も制約も複雑だし。