1. 美国疫情发展小结
美国疫情的发展基本可以总结为：
西海岸由亚洲/中国输入，疫情发生较早于1月下旬，初始中心为加州与华州 。由于对中国通航的限制与这两个州疫情控制措施得当的原因，疫情很快得到控制。这一阶段的疫情在如下的日增图中表现为拐点A（3/28）。
东海岸疫情由欧洲输入，约发生在三月中旬，初始疫情中心为入口岸城市纽约。继而爆发并主导全国疫情的进展情况。之后，由此陆续蔓延至周围各州，随着疫情在地域上的蔓延传播，新的疫情中心相继出现，致使在日增图上有多个拐点发生（B，C，D，E）至今。疫情中心相继移动传播所用的时间约为1周。目前最近的拐点E出现于4/24。我们期望这是最后的一个拐点。
疫情在拐点B与E之间的横向移动，归根结底是“拉平曲线”这一错误指导方针下所产生的后果。这一期间耗时大约4周。此间每天平均日增量为3万，目前所累计的感染总数绝大部分是在此间形成的。拉平曲线的最大错误是忽视了病例呈几何级数增长这一基本事实。用拖延时间来解决医疗物资的短缺显然是不可行的误国之策。正确的做法应该是隔离感染源与隔断感染渠道。这样在源头上控制疫情才是正确之道。
图一 美国疫情确诊人数日新增趋势图
2. 目前发展趋势与展望
如图一所示，在拐点E之后，持续三天呈现下降趋势，无论从情感上或实际情况来看，我们都希望在E点之后不会再有新的拐点出现（注：这是一个重要的假设，也是一个纯粹的假设，没有绝对的理由保证新的拐点不会出现）。根据疫情相对拐点对称的原理，此后的衰减期大致为三周（衰减至日增相对较小的范围），因此疫情在五月中旬有望基本减退。
这一 结论也可从日增比变化图得出。如图二为日增比变化图。当日（4/27）的日增比为1.025. 目前日增比下降速度约为每周下降0.01. 以此速度，三周之后应该下降至小于1.001。（日增比=1为零增）。其结论基本与图一中日新增趋势所得出的结论吻合。
图二： 日增比趋势图（截至4/27/2020）
从统计学角度来看，测试可以看作是对总体的一种抽样调查。测试中的阳性率从某种角度反映总体感染的变化趋势。图三为美国测试阳性率的变化趋势。高峰出现于4/2/2020. 之后随拐点出现而有所震荡起伏，但总体呈下降趋势。图中虚线为对实际数据拟所作的拟合而得到的一个表示趋势的二次曲线（R^2=0.8)。
图三：美国阳性率趋势图（截至4/27/2020）
3. 目前疫情出现的一些新的现象
目前，在疫情发展中有两个值得注意的现象，一个是症状的多样化。其症状不再是单一的发热，咳嗽，与呼吸困难的症状，感染器官也不单单是肺部。另外就是在世界范围内出现了大量的无症状感染者。我们认为这些都是病毒变异的结果。
如果认为12/1/2019为首例日的话，新冠病毒至今已经历经了37代的演化（传染周期为4天）。在此期间，据各种分析结果，病毒在其RNA序列上已经出现了140几个突变点。病毒的突变虽然在个体上具体随机性，但在其总体趋势上却呈现有统计规律：即与宿主的趋同性和病毒本身种类上的多样化。
世间万物在发展变化上都具有与其所处的环境的趋同性（ADAPTATION)。例如若您将一滴墨水滴入一玻璃水杯之后，这滴墨水会逐渐溶合于它所处于的水中，这是我们日常生活中一个趋同的小例子。病毒置于人体之内，也同样具有与我们人体的趋同性。这种与宿主的趋同会导致病毒毒性的下降。例如，在美国的累计确诊住院率当初约为20%-30%，到目前已经下降为10% ，反映了在感染人群中，随着病毒毒性的下降，重症的比例在逐步下降而轻症的比例在逐步上升。
为理解无症状者，我们可以把所有的感染者按症状的轻重作一个排序，而所谓的无症状者实际上处于这一排序中的最轻的一端。是感染得病与无感染之间的一种临界状态。而在人体内，是病毒的毒性与自身免疫力处于互相平衡的一种临界状态。大量无症状者的出现，也是病毒毒性减轻的一个结果。
病毒的另一个变异方向是其多样化。多样化的结果导致了病毒不同变种的出现。不同的变种会导致不同的得病症状与感染器官的多样化。
4. 复工的必要性
众所周知，疫情不但损害人体的健康，同时也危及经济与社会的健康。目前美国基本处于一种停摆的状态。持续下去，会有经济垮台的可能，从而会导致社会动荡。因此复工是必要的，同时基于疫情的衰弱与趋同变异，谨慎地有序地复工也是可行的。
很多时候，个体的利益往往和社会的利益是矛盾的。在目前情况下，一提到复工，很多人势必会有顾虑和担心。在此问题上，我们应该在注重保护好自己的同时，也应该考虑到经济与社会的需要，权衡各方面的因素，在保护好我们自己健康的同时，也要保护我们赖以生存的经济体的健康和社会整体的健康。
新冠病毒已经有变异种类出现是定论。通过重症比例随时间下降和很多无症状出现基本肯定毒性在减小。
“B 到 E 的多个拐点，你解释成多个疫情中心，能有更多的数据吗，比如是哪些中心，而且那些中心的数据是否支持你的推论？ ”
B 到 E 的多个拐点，你解释成多个疫情中心，能有更多的数据吗，比如是哪些中心，而且那些中心的数据是否支持你的推论？