SakNgoi

แพ็คเกจกุ้งเป็นแพ็คเกจภาษา R ที่ผมเขียนขึ้นมาสำหรับใช้สร้าง Shiny App สำหรับโค้ดของโมเดลที่สร้างจากสมการอนุพันธ์หรือ ODE ที่ใช้ตัว solver จากแพ็คเกจที่ชื่อ deSolve ครับ

ไอเดียก็มีเพียงว่าจากสมการ ode ที่สร้างขึ้นมาด้วยถ้าตัวแปรในสมการมีการเปลี่ยนแปลงค่า ผลลัพท์ที่ออกมามันจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร การเขียนใน R นั้เราก็อาจจะใช้คำสั่ง manipulate มาช่วยได้แต่มันก็ยังมีข้อจำกัดเรื่องจำนวนของตัวแปรที่สามารถเรียกมาใช้ได้ เพราะมันขึ้นอยู่กับขนาดหน้าจอของตัว plot ผมเลยคิดว่าถ้าใช้ shiny มันน่าจะดูดีกว่าและสามารถใส่ตัวแปรได้มากกว่า ขึ้นกับการออกแบบ ui แต่การเขียน shiny ก็ไม่ใช่ว่าจะง่ายสำหรับคนเริ่มเรียนรู้ R ผมเลยคิดว่าน่าจะเขียนแพ็คเกจที่สามารถช่วยเรื่องนี้ได้

แพ็คเกจที่เขียนก็พยายามทำให้มันใช้ง่ายมากที่สุดจาก code ที่มีอยู่แล้ว โดยผู้ใช้เพิ่มคำสั่งไม่มากก็สามารถที่จะสร้าง shiny application ได้แล้ว ตัวอย่างเช่น ถ้าผู้ใช้มี code อยู่แล้วตามนี้ ซึ่งมันจะคำนวณและ plot กราฟให้ตามค่าของตัวแปรพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้ เช่น gamma = 0.14286 และ beta = 0.6

library(deSolve)

init <- c(S = 1-1e-6, I = 1e-6, R= 0.0)
times <- seq(0, 70, by = 1)

sir <-function(time, state, parameters) {
  with(as.list(c(state, parameters)), {
    dS <- -beta*S*I
    dI <- beta*S*I - gamma*I
    dR <- gamma*I
    
    return(list(c(dS, dI, dR)))
  })
}

parameters <- c(
  gamma = 0.14286, 
  beta = 0.6
)

out <- as.data.frame(ode(y = init, times = times, func = sir, parms = parameters))

matplot(times, out[,c("S","I","R")], type = "l", xlab = "Time", ylab = "Susceptibles and Recovereds", main = "SIR Model", lwd = 1, lty = 1, bty = "l", col = 2:4)
legend(40, 0.7, c("Susceptibles", "Infecteds", "Recovereds"), pch = 1, col = 2:4)

ถ้าผู้ใช้ต้องการดูว่ากราฟจะเปลี่ยนแปลงอย่างไรถ้าตัวแปร gamma หรือ beta มีการเปลี่ยน ก็เพียงเพิ่ม code ลงไปในส่วนต่างๆ ตามนี้

!Start

library(deSolve)

init <- c(S = 1-1e-6, I = 1e-6, R= 0.0)
times <- seq(0, 70, by = 1)

sir <-function(time, state, parameters) {
  with(as.list(c(state, parameters)), {
    dS <- -beta*S*I
    dI <- beta*S*I - gamma*I
    dR <- gamma*I

    return(list(c(dS, dI, dR)))
  })
}

!Parameters
parameters <- c(
  gamma = 0.14286,
  beta = 0.6
)

!ODECMD
out <- as.data.frame(ode(y = init, times = times, func = sir, parms = parameters))

!PostProcess

!Plots
matplot(times, out[,c("S","I","R")], type = "l", xlab = "Time", ylab = "Susceptibles and Recovereds", main = "SIR Model", lwd = 1, lty = 1, bty = "l", col = 2:4)
legend(40, 0.7, c("Susceptibles", "Infecteds", "Recovereds"), pch = 1, col = 2:4)

!Controls
sliderInput("beta","beta", min = 0,max = 10,step = 0.001,value = 1.4),
sliderInput("gamma","gamma", min = 0,max = 1,step = 0.001,value = 0.14)

!End

จะเห็นว่ามี keywords ที่เพิ่มเข้าไปดังนี้

!Start – เป็นตัวบอกเริ่มต้น เราสามารถบอกรายละเอียดของตัวแปรอย่าง เวลา และค่าเริ่มต้นของ state หรือ compartment ต่างๆและ function ของระบบสมการหลักที่จะแก้ด้วย deSolve::ode ใน keywords นี้ได้เลยครับ

!Parameters – เป็นตัวแปร parameters ของโมเดล ode ครับ ซึ่งต้องกำหนดเป็น vector ตามตัวอย่างนี้เลยครับ

!ODECMD – สำหรับคำสั่งที่ต้องใช้คำสั่ง ode จาก deSolve ครับ สำหรับตอนนี้ต้องให้ตัวแปร output ชื่อ out นะครับ

!PostProcess – ถ้ามีการคำนวณค่าอะไรบางอย่างจาก out ก็ให้ใส่ใน keyword นี้ได้เลยครับ

!Controls – สำหรับใส่ sliders ของตัวแปรที่สนใจครับ

!End – สำหรับบอกว่าจบแล้ว 🙂

โดยหลังจากที่ใส่ keywords และsave เป็นไฟล์ใหม่แล้ว เช่นชื่อ mysystem.R เราสามารถสร้าง shiny app ได้ด้วยการรันคำสั่งนี้ครับ

runSystem(‘mysystem.R’)

ผลที่ได้ก็จะประมาณนี้ครับ

ถ้าสนใจอยากใช้งานก็ทำการติดตั้งได้โดยพิมพ์

devtools::install_github('slphyx/Kung')

ดูเพิ่มเติมที่ https://github.com/slphyx/Kung