新冠病毒是如何扩散的？我们用数学来说话。
1月中旬的时候，当时的新冠肺炎还只是一种原因不明的肺炎疾病，至少，当时已经有41名确诊患者的城市武汉是这么认为的。但不久之后，这个原因不明的肺炎开始散步到其它国家。最开始是泰国，然后是日本，然后又是泰国，这些发病者都曾前往过武汉旅行。
武汉和上述国家有都有通航，不过既然已经有了3个确诊的国际感染者，那么对于这个城市而言，实际感染的人数肯定非常多了。当研究者们利用航班数据来分析，到底有多少未被上报或未被发现的感染人数时，数据模型显示，当时的感染人数应该已经上千，远不是只有几十人这么点儿。
在疫情爆发阶段，我们一开始很难完整的了解到疫情传播的情况，在这种情况下使用数学来帮助分析就显得很重要了。除了搞清楚到底有多少感染者外，我们还得搞明白另外的问题，比如说这个病毒的情况到底有多么严重：如果某人被诊断为新冠肺炎，那么致死率到底有多高？
到了2月11日，全球除中国外共有395例确诊病例，1例死亡病例，这可以说是当时最准确的数字了。最开始乍一看，好像致死率是1/395，也就是0.3%。不过这种算法有个大错。
病人在确诊染上肺炎时，不论最终结果是病人病情恶化去世，或是病人最终健康，总有几周的延迟时间，因此我们不能把新发病的人数计入致死率当中，因为我们还不清楚他们身上会发生什么。如果我们把这些延迟的时间计算在内，我们会发现致死率大概在1%左右。这种数字上的偏差在2014年埃博拉病毒爆发时也曾出现过：早期的新闻报道的致死率要比实际的致死率低得多，让人们对新闻报道的真实性产生了质疑。。
数学不光能帮助我们增进对这场疾病扩散的理解，同时也可以帮助我们找到应对疫情的方法。
1854年，英国医生John Snow（就是权游里面那位啥也不知道的囧斯诺的姓名来源）把伦敦布罗德大街的水泵把手给拆了，然后间接阻止了一场霍乱大爆发。唯一的问题是：当他干这件事儿的时候，当时的霍乱发病程度已经上升到了顶点。
在这回新冠肺炎的爆发过程中，中国政府作出了几个前所未有的必要措施来阻断疫情传播，包括城市间的出行限制，到学校停课。数学家们现在正在努力分析，搞清楚这样的措施对抑制疫情传播能起到什么样的作用，或许我们也一样是在疫情的定点处“拆掉了水泵把手”。
不过分析上的挑战仍旧来源于真实数据的延迟。被感染的人如果想表现出症状，需要一定时间，确诊病人的人数被统计上来也需要一定时间，因此疫情传播中数据发生的变化需要拖个大概一到两周才能在数据上体现出来。这也就是说，如果我们采取了某种措施来抑制疫情，而疫情如果真的瞬间就被抑制住了，那么很大概率来说，抑制的原因并不是我们采取的措施。
除了理解疫情传播的状况外，数学还能够帮我们预测未来可能发生的事情。
现实当中，我们只能看到疫情爆发的唯一情况，但通过数学模型，我们能模拟出种种可能性。我们能够预知疫情发展的方向，从而判断我们应采取哪些新的防控手段。
本文译自：
https://www.newscientist.com/article/2233386-coronavirus-how-maths-is-helping-to-answer-crucial-covid-19-questions/
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