Точечные и распределенные модели распространения коронавирусной инфекции
Том 2 № 2 (2021), Статьи
Том 2 № 2 (2021)

Точечные и распределенные модели распространения коронавирусной инфекции

Статьи
https://doi.org/10.51790/2712-9942-2021-2-2-1
Опубликовано Июнь 30, 2021
В. Б. Бетелин
Федеральное государственное учреждение «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук», г. Москва, Российская Федерация
В. А. Галкин
Сургутский филиал Федерального государственного учреждения «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук», г. Сургут, Российская Федерация
А. В. Ряховский
Сургутский филиал Федерального государственного учреждения «Федеральный научный центрНаучно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук», г. Сургут, Российская Федерация; Сургутский государственный университет, г. Сургут, Российская Федерация
PDF

Ключевые слова

точечная модель
трехмерная модель
численное моделирование

Как цитировать

1.
Бетелин В.Б., Галкин В.А., Ряховский А.В. Точечные и распределенные модели распространения коронавирусной инфекции // Успехи кибернетики. 2021. Т. 2, № 2. С. 12-20. DOI: 10.51790/2712-9942-2021-2-2-1.
ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver ГОСТ Р 7.0.5-2008

Скачать ссылку

Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX

Аннотация

Рассмотрены две модели для математического моделирования распространения инфекции. Первая модель — точечная, вторая модель — распределенная, с учетом зависимости от пространственных координат. Представлены результаты вычислительных экспериментов, основанных на применении предложенных моделей.

https://doi.org/10.51790/2712-9942-2021-2-2-1
PDF

Литература

Григорьев А. Вирусный реактор Земля. Аргументы недели. Экономика. 13.05.2020;18(712).

Lourenço J., Paton R., Thompson C., Klenerman P., Gupta S. Fundamental Principles of Epidemic Spread Highlight the Immediate Need for Large-Scale Serological Surveys to Assess the Stage of the SARS-CoV-2 Epidemic. 2020. Preprint at https://www.medrxiv.org/content/early/2020/03/26/2020.03.24.20042291.

Giordano G., Blanchini F., Bruno R., Colaneri P., Di Filippo A., Di Matteo A., Colaneri M. Modelling the COVID-19 Epidemic and Implementation of Population-Wide Interventions in Italy. Nat. Med. 2020;26:855–860. DOI: 10.1038/s41591-020-0883-7.

Ndaïrou F., Area I., Nieto J. J., Torres D. F. M. Mathematical Modeling of COVID-19 Transmission Dynamics with a Case Study of Wuhan. Chaos, Solitons & Fractals. 2020;135. DOI: 10.1016/j.chaos.2020.109846.

Dandekar R., Barbastathis G. Quantifying the Effect of Quarantine Control in COVID-19 Infectious Spread Using Machine Learning. 2020. Preprint at https://doi.org/10.1101/2020.04.03.20052084.

Патанкар С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости. М.: Энергоатомиздат; 1984. 152 с.

Kolmogorov A., Petrovskii I., Piskunov N. Study of a Diffusion Equation That Is Related to the Growth of a Quality of Matter and Its Application to a Biological Problem. Moscow University Mathematics Bulletin. 1937;1:1-26.

Зельдович Я. Б., Франк-Каменецкий Д. А. Теория теплового распространения пламени. Журн. физ. химии. 1938;12(1):100-105.

Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: От диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации. М.: Мир; 1979. 512 с.

Шихов С. Б. Вопросы математической теории ядерных реакторов (линейный анализ). М.: Атомиздат; 1973. 374 c.

Ершов Ю. И., Шихов С. Б. Математические основы теории переноса. T. 1. Основы теории. М.: Атомиздат; 1985. 231 с.

Галкин В. А. Уравнение Смолуховского. М.: ФИЗМАТЛИТ; 2001. 336 с.

Галкин В. А. Анализ математических моделей: системы законов сохранения, уравнения Больцмана и Смолуховского. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний; 2009. 408 с.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.