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

Матем. биология и биоинформ., 2023, том 18, выпуск 1, страницы 145–176 (Mi mbb514)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Математическое моделирование

Стохастическое моделирование эпидемического процесса на основе стадия-зависимой модели с немарковскими ограничениями для индивидуумов

Н. В. Перцев, В. А. Топчий, К. К. Логинов

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

Аннотация: Представлена непрерывно-дискретная стохастическая модель эпидемического процесса. Модель построена с учетом нескольких стадий развития инфекционного заболевания и распределений длительностей пребывания индивидуумов в этих стадиях. Переменными модели являются целочисленные случайные величины, отражающие численности когорт индивидуумов, и семейства уникальных типов индивидуумов, учитывающие текущее состояние и предысторию нахождения индивидуумов в стадиях развития инфекционного заболевания, распределения длительностей которых отличны от экспоненциального или геометрического. Приведены результаты аналитического и численного исследования динамики эпидемического процесса. Получены вероятности искоренения инфекции в течение конечного промежутка времени в зависимости от числовых значений коэффициента распространения инфекции и распределений длительностей латентной стадии заболевания и стадии поддержания иммунитета к инфекции.

Ключевые слова: многомерный случайный процесс, немарковские компоненты, ветвящийся процесс, распределение Пуассона, метод Монте-Карло, вычислительный эксперимент, стадия-зависимая модель, эпидемиология.

Материал поступил в редакцию 27.03.2023, 31.05.2023, опубликован 15.06.2023

DOI: 10.17537/2023.18.145



© МИАН, 2024