RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическая биология и биоинформатика // Архив

Матем. биология и биоинформ., 2021, том 16, выпуск 2, страницы 169–200 (Mi mbb464)

Эта публикация цитируется в 5 статьях

Математическое моделирование

Прямое статистическое моделирование распространения эпидемии на основе стадия-зависимой стохастической модели

К. К. Логинов, Н. В. Перцев

Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН, Новосибирск, Россия

Аннотация: Приведена стохастическая стадия-зависимая модель распространения эпидемии в некотором регионе. Модель записана в форме непрерывно-дискретного случайного процесса, учитывающего прохождение индивидуумами различных стадий инфекционного заболевания. В рамках модели население региона представлено в виде когорт индивидуумов, структурированным по иммунологическим, клиническим, эпидемиологическим и демографическим критериям. Все когорты составляют два блока. Индивидуумы, входящие в когорты первого блока, считаются неразличимыми в рамках конкретной когорты и имеют однотипное параметрическое описание. Индивидуумы, входящие в когорты второго блока, различаются между собой по времени поступления в конкретную когорту и по времени пребывания в этой когорте. Разработан алгоритм статистического моделирования динамики когорт индивидуумов на основе метода Монте-Карло. Проведено численное исследование динамики когорт индивидуумов для наборов параметров, отражающих различные варианты передачи инфекции между индивидуумами.

Ключевые слова: распространение эпидемии, стохастическая стадия-зависимая модель, непрерывно-дискретный случайный процесс, метод Монте-Карло, передача инфекции между индивидуумами, Ковид-19 инфекция.

Материал поступил в редакцию 14.05.2021, 05.07.2021, опубликован 07.07.2021

DOI: 10.17537/2021.16.169



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024