Исследована математическая модель динамики системы «паразит-хозяин», в которой длительность сохранения иммунитета не фиксирована, а распределена и зависит от особенностей конкретного организма хозяина. Получено, что при контактном числе, большем единицы, существует единственное нетривиальное стационарное решение, являющееся глобальным аттрактором. Применительно в пандемии COVID-19 это означает, что если не будет возникать новых вариантов возбудителя, то при постоянных условиях заболеваемость стабилизируется.
Идентификаторы и классификаторы
Работы по анализу заболеваемости при помощи математических моделей стали особенно актуальны после появления новой коронавирусной инфекции с возбудителем SARS-CoV-2, так как для анализа эпидемической ситуации для нового возбудителя классический эпидемиологический анализ, основанный на статистическом анализе заболеваемости, дает слишком мало информации [2-6].
Список литературы
1. Arianna Pani, Valeria Cento, Chiara Vismara, Daniela Campisi, Federica Di Ruscio et. al. Results of the RENAISSANCE Study: REsponse to BNT162b2 COVID-19 vacciNe-short- And long-term Immune reSponSe evAluatioN in health Care workErs. Mayo Clin Proc. 2021 Dec;96(12):2966-2979. EDN: BINMJP
2. Chang JT, Kaplan EH. Modeling local coronavirus outbreaks. Eur J Oper Res. 2023 Jan 1;304(1):57-68. EDN: KKXAAX
3. Hosseini-Motlagh SM, Samani MRG, Homaei S. Design of control strategies to help prevent the spread of COVID-19 pandemic. Eur J Oper Res. 2023 Jan 1;304(1):219-238. EDN: TYUMOL
4. Mustapha U.T., Hincal E., Yusuf A., Qureshi S., Sanlidag T., Muhammad S.M., Kaymakamzade B., Gokbulut N. Transmission dynamics and control strategies of COVID-19: a modelling study. Bulletin of the Karaganda University. Mathematics Series. 2021. № 2 (102). С. 92-105. EDN: UEUIZJ
5. Sun Q, Miyoshi T, Richard S. Analysis of COVID-19 in Japan with extended SEIR model and ensemble Kalman filter. J Comput Appl Math. 2023 Feb;419:114772.
6. Yousef A, Bozkurt F, Abdeljawad T, Emreizeeq E. A mathematical model of COVID-19 and the multi fears of the community during the epidemiological stage. J Comput Appl Math. 2023 Feb;419:114624.
7. Герасимов А.Н. Математические модели и эпидемиологический анализ. Вестник Российской академии медицинских наук. 2010. № 12. С. 23-26. EDN: NBVBFN
8. Кроткова Е.Н., Цыркунов В.М. Инфекционные болезни: доковидные и постковидные аспекты. Современные проблемы гигиены, радиационной и экологической медицины. 2020. Т. 10. С. 426-442.
9. Пшеничная Н.Ю., Лизинфельд И.А., Журавлёв Г.Ю., Плоскирева А.А., Еровиченков А.А., Акимкин В.Г. Эпидемический процесс COVID-19 в Российской Федерации: промежуточные итоги. Сообщение 2. Инфекционные болезни. 2021. Т. 19. № 1. С. 10-15. EDN: SIRRVM
10. Стародубов В.И., Береговых В.В., Акимкин В.Г., Семененко Т.А., Углева С.В., Авдеев С.Н. и др. COVID-19 в России: эволюция взглядов на пандемию (часть 1). Вестник Российской академии медицинских наук. 2022. Т. 77. № 3. С. 199-207. EDN: SQGLYH
Выпуск
Другие статьи выпуска
Исследовано влияние на скорость затухания малых отклонений заболеваемости для системы «паразит-хозяин» с наличием групп, отличающихся по длительности сохранения иммунитета. Получено, что при значениях R0, соответствующих COVID-19, решение имеет вид скручивающейся спирали с длиной периода порядка года. Скорость сходимости к стационарному решению высокая, за год амплитуда колебаний уменьшается (в зависимости от варианта выбора параметров) в диапазоне от нескольких до 10 раз. Это означает, что в постоянных условиях и при отсутствии новых мутаций заболеваемость стабилизируется за несколько лет.
Излагаются подходы к математическому моделированию механизмов, лежащих в основе широко используемых в медицине и биологии методов корреляционной адаптометрии. Приводятся примеры использования одного из таких методов к оценке эффективности лечения больных ожирением и заместительной гормональной терапии. Показана эффективность применения данной методики для всех используемых примеров.
В представленной работе исследуется метод численного расчета несобственных интегралов 1-го и 2-го рода для широкого класса непрерывных монотонных функций от одной переменной. Несобственный интеграл с помощью замены переменной сводится к собственному и вычисляется адаптивным алгоритмом на основе квадратурных формул Гаусса. Метод прост в реализации и требует минимум аналитических исследований. При этом погрешность результата сопоставима с погрешностью вычисления подынтегральной функции. В последнем разделе рассмотрен частный случай несобственного интеграла от немонотонной подынтегральной функции.
Исследованы свойства глобальной сходимости метода тяжелого шарика для минимизации дифференцируемой функции с градиентом, удовлетворяющим условию Липшица. Исследована устойчивость метода к неточно известной производной целевой функции. Определены области значений параметров метода, гарантирующих его сходимость и устойчивость.
В статье обсуждается малоизученная проблема сущностной (биологической и статистической) интерпретируемости поведения класса вычислительных моделей, которые широко применяются в практике природопользования. При прогнозировании динамики биоресурсов с учетом регулирующего воздействия итерационные модели генерируют нелинейные режимы поведения, например, в случае известного сценария Фейгенбаума. Возникают сложные эффекты, которые связаны между собой, как в каскадах появления циклов периода p=2i+1, i→∞ или каскада циклов p=2i–1, i→0. Эти эффекты определяются выполнением условий теорем Сингера и Шарковского, и они не имеют объяснений в экологической реальности. Для описания биосистемных процессов с воздействием более адекватны модели с возникновением альтернативных аттракторов, чем с реализацией каскадов бифуркаций циклов, странных «канторовских» аттракторов и режимов хаоса по Ли-Йорку – как континуума неустойчивых траекторий
Мы хорошо знаем, что социальная среда подвергается сильнейшим внешним и внутренним воздействиям, как силовым, энергетическим, так и информационным, описание которых можно найти в социологической, исторической, экономической, художественной литературе, а также в литературе по психологии. Однако до тех пор, пока специалисты, работающие в этих областях, не снизойдут до формализованного описания этих воздействий и сложнейших социальных процессов, связанных с ними, мы не сможем получить главного – предсказательной ценности социологических наук, т. е. наук об устойчивом развитии общества. Возможно ли формализация таких воздействий? Ответ напрашивается сам собой: если существует воздействие, которое способно изменить свойства или состояние материального объекта (в нашем случае - социальную среду), то возможна и его оценка, по крайней мере, на уровне имитационных моделей.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2025 год.
Издательство
- Издательство
- ИУ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119333, Москва, Вавилова, д.44, кор.2
- Юр. адрес
- 119333, Москва, Вавилова, д.44, кор.2
- ФИО
- Соколов Игорь Анатольевич (Директор)
- E-mail адрес
- frccsc@frccsc.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 1356274