C'è stato un incremento della velocità di diffusione virale (il numero dei nuovi contagi di oggi è maggiore di quello di ieri). Nel grafico di fig. 1 confronotiamo la funzione con la derivata (non in scala), da cui vediamo - come appunto deve essere - che a ogni estremo relativo (massimo o minimo) della derivata prima corrisponde un punto di flesso della funzione (ovvero uno zero della derivata seconda). (altro…)
L'immagine parla da sola... Nella maggior parte dei modelli epidemiologici viene assunto come picco massimo quello della derivata prima ovvero il punto di flesso del diagramma cartesiano della funzione y(t) che enumera gli attualmente positivi a meno di un fattore di scala. Tale approccio è auto consistente e realistico per semplici modellini come quello appena esaminato. Infatti, vediamo che in seguito all'attraversamento del punto di massimo assoluto, la derivata si annulla con sufficiente rapidità a cui corrisponde una altrettanto veloce riduzione della pandemia. D'altro canto, un primo errore che si commette è quello di assumere la variabile tempo come una variabile continua. Incidentalmente, è ben noto in letteratura che il campionamento del tempo introduce alcuni effetti inaspettati come il caos deterministico, bacini di attrazione, punti di biforcazione etc.