通常使用计算机编程语言来实现。以下是一些常用的参考代码和工具：

Python：Python是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言，也适用于传染病建模和分析。以下是一些Python库和包，可用于传染病动力学模型的数值模拟、预测和敏感性分析：

NumPy：用于高性能数值计算的库，提供多维数组对象和各种数学函数。
SciPy：包含了一组用于科学计算的库和模块，包括插值、优化、统计和积分等功能。
Pandas：提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，适合处理和分析传染病数据。
Matplotlib：可用于绘制图表和可视化数据。
PyMC3：一个概率编程框架，可以用于贝叶斯推断和模拟。
Covasim：一个基于Python的传染病模型框架，用于模拟和预测传染病传播情况。
R：R是一种专门用于统计计算和数据分析的编程语言，也可用于传染病动力学模型的建立和分析。以下是一些R中常用的包和工具：

EpiModel：一个用于传染病建模和分析的R软件包，提供了各种常见的传染病模型和功能。
pomp：用于粒子滤波和参数估计的R软件包，可用于传染病模型的预测和敏感性分析。
surveillance：用于传染病监测和流行病学分析的R软件包，包含了许多统计方法和函数。
deSolve：用于求解微分方程组的R软件包，适用于传染病动力学模型的数值模拟。
MATLAB：MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言和环境，也适合进行传染病动力学模型的数值模拟和分析。MATLAB中一些常用的工具包括：

SimBiology：一个用于生物动力学建模和仿真的MATLAB工具箱，可用于传染病模型的构建和模拟。
DifferentialEquations.jl：一个用于高效求解微分方程的MATLAB工具包，适用于传染病动力学模型的数值模拟。
Global Sensitivity Analysis Toolbox：一个用于敏感性分析的MATLAB工具箱，可用于评估传染病模型中参数的影响。

通常使用计算机编程语言来实现。以下是一些常用的参考代码和工具：

Python：Python是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言，也适用于传染病建模和分析。以下是一些Python库和包，可用于传染病动力学模型的数值模拟、预测和敏感性分析：

NumPy：用于高性能数值计算的库，提供多维数组对象和各种数学函数。
SciPy：包含了一组用于科学计算的库和模块，包括插值、优化、统计和积分等功能。
Pandas：提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，适合处理和分析传染病数据。
Matplotlib：可用于绘制图表和可视化数据。
PyMC3：一个概率编程框架，可以用于贝叶斯推断和模拟。
Covasim：一个基于Python的传染病模型框架，用于模拟和预测传染病传播情况。
R：R是一种专门用于统计计算和数据分析的编程语言，也可用于传染病动力学模型的建立和分析。以下是一些R中常用的包和工具：

EpiModel：一个用于传染病建模和分析的R软件包，提供了各种常见的传染病模型和功能。
pomp：用于粒子滤波和参数估计的R软件包，可用于传染病模型的预测和敏感性分析。
surveillance：用于传染病监测和流行病学分析的R软件包，包含了许多统计方法和函数。
deSolve：用于求解微分方程组的R软件包，适用于传染病动力学模型的数值模拟。
MATLAB：MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言和环境，也适合进行传染病动力学模型的数值模拟和分析。MATLAB中一些常用的工具包括：

SimBiology：一个用于生物动力学建模和仿真的MATLAB工具箱，可用于传染病模型的构建和模拟。
DifferentialEquations.jl：一个用于高效求解微分方程的MATLAB工具包，适用于传染病动力学模型的数值模拟。
Global Sensitivity Analysis Toolbox：一个用于敏感性分析的MATLAB工具箱，可用于评估传染病模型中参数的影响。