她们的数学模型辨认出，像南韩这种的地方性，中央政府快速采行干涉举措去同时实现有力的社会风气隔绝，所以病原体的散播Sonbhadra更快的抵达平衡期
绝大部分 Covid-19 预估是如前所述往后的禽流感如 SARS 或 MERS 的统计数据。那时 MIT 的一大群技师合作开发了两个机器学习数学模型，采用 Covid-19 禽流感统计数据和数学模型去推论隔绝举措的有效率性，更快的预估病原体散播。分析报告刊登在预稿本中文网站上。
预估结核病蔓延的绝大部分数学模型被称作 SEIR，将群体进行分类为“易感”、“曝露”、“病毒感染”和“康复训练”三组。MIT 科学研究相关人员在此基础上重新加入了隔绝，假如被病毒感染的人处在隔绝中，所以病原体将不能散播给她们。
她们的数学模型辨认出，像南韩这种的地方性，中央政府快速采行干涉举措去同时实现有力的社会风气隔绝，所以病原体的散播Sonbhadra更快的抵达平衡期。而英国和义大利这种较为较慢的采行中央政府干涉举措的地方性，Covid-19 的有效率产卵数更较长时间逗留在 1 以内，这意味著病原体会竭尽全力以指数散播。
在现阶段的社会风气隔绝举措下，义大利和英国将在 4 月 15 日-20 日间抵达平衡期。数学模型表明社会风气隔绝能有效率的将病原体的产卵数从 1 以内减少到 1 下列。
