Математическое моделирование распространения эпидемии коронавируса COVID-19 в Москве
(Стр. 99-105)
Подробнее об авторах
Куркина Елена Сергеевна
доктор физико-математических наук, доцент; профессор кафедры ИКТ; ведущий научный сотрудник факультета ВМК
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Васецкий Алексей Михайлович старший преподаватель кафедры ИКТ
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева Кольцова Элеонора Моисеевна доктор технических наук, профессор; заведующая кафедрой информационных компьютерных технологий
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева
Москва, Российская Федерация
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Васецкий Алексей Михайлович старший преподаватель кафедры ИКТ
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева Кольцова Элеонора Моисеевна доктор технических наук, профессор; заведующая кафедрой информационных компьютерных технологий
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева
Москва, Российская Федерация
Аннотация:
Для моделирования распространения коронавируса COVID-19 в Москве применяется дискретное логистическое уравнение, описывающее рост численности заболевших. Для проверки адекватности математической модели проведено сравнение результатов моделирования с распространением коронавируса в Китае. Определены параметры логистического уравнения для Москвы на интервале [01.03.20-08.04.20]. Приведено сравнение показателей роста численности инфицированных COVID-19 для ряда европейских, азиатских стран и США. Рассмотрены 4 сценария распространения коронавируса COVID-19 в Москве. Для каждого сценария получены кривые прироста числа инфицированных и графики увеличения общего числа заболевших, изучена динамика распространения инфекции по дням. Определены времена пиков, периоды эпидемии, численность инфицированных на пике и их прирост.
Образец цитирования:
Куркина Е.С., Васецкий А.М., Кольцова Э.М., (2020), МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЭПИДЕМИИ КОРОНАВИРУСА COVID-19 В МОСКВЕ. Computational nanotechnology, 1 => 99-105.
Список литературы:
Verhulst P.F. Mathematical researches into the law of population growth increase. Nouveaux Mémoires de l’Académie Royale des Sciences et Belles-Lettres de Bruxelles. 1845. Vol. 18. Pp. 1-42.
Malthus T.R. An essay on the principle of population as it affects the future improvement of society, with remarks on the speculations of Mr M. Godwin // Condorcet, and other writers. London: J. Johnson. 1798.
Pearl R., Reed L.J. On the rate of growth of the population of the United States since 1790 and its mathematical representation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1920. Vol. 6. No. 6. P. 275.
Ризниченко Г.Ю. Математические модели в биологии. М.- Ижевск: РХД. 2002.
Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Математические методы в биологии и экологии. Биофизическая динамика продукционных процессов: учебник для бакалавриата и магистратуры. В 2 ч. Ч. 2. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2018. 185 с. (Серия: Университеты России).
Cherniha R., Davydovych V. A mathematical model for the coronavirus COVID-19 outbreak. arXiv preprint arXiv: 2004.01487. 2020.
Qi C. et al. Model studies on the COVID-19 pandemic in Sweden. arXiv preprint arXiv: 2004.01575. 2020.
Фейгенбаум М. Универсальность в поведении нелинейных систем // Успехи физических наук. 1983. Т. 141. № 10. С. 343-374.
Кольцова Э.М., Гордеев Л.С. Методы синергетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1999. 256 c.
Кольцова Э.М., Третьяков Ю.Д., Гордеев Л.С., Вертегел А.А. Нелинейная динамика и термодинамика необратимых процессов в химии и химической технологии. М.: Химия, 2001.
URL:htt s://en.wikipedia.org/wiki/Template:2019%E2%80%9320_ coronavirus_pandemic_data/Mainland_China_medical_cases
URL: https://www.worldometers.info/coronavirus/
URL: https://ncov.blog/countries/ru/77/
Malthus T.R. An essay on the principle of population as it affects the future improvement of society, with remarks on the speculations of Mr M. Godwin // Condorcet, and other writers. London: J. Johnson. 1798.
Pearl R., Reed L.J. On the rate of growth of the population of the United States since 1790 and its mathematical representation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1920. Vol. 6. No. 6. P. 275.
Ризниченко Г.Ю. Математические модели в биологии. М.- Ижевск: РХД. 2002.
Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Математические методы в биологии и экологии. Биофизическая динамика продукционных процессов: учебник для бакалавриата и магистратуры. В 2 ч. Ч. 2. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2018. 185 с. (Серия: Университеты России).
Cherniha R., Davydovych V. A mathematical model for the coronavirus COVID-19 outbreak. arXiv preprint arXiv: 2004.01487. 2020.
Qi C. et al. Model studies on the COVID-19 pandemic in Sweden. arXiv preprint arXiv: 2004.01575. 2020.
Фейгенбаум М. Универсальность в поведении нелинейных систем // Успехи физических наук. 1983. Т. 141. № 10. С. 343-374.
Кольцова Э.М., Гордеев Л.С. Методы синергетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1999. 256 c.
Кольцова Э.М., Третьяков Ю.Д., Гордеев Л.С., Вертегел А.А. Нелинейная динамика и термодинамика необратимых процессов в химии и химической технологии. М.: Химия, 2001.
URL:htt s://en.wikipedia.org/wiki/Template:2019%E2%80%9320_ coronavirus_pandemic_data/Mainland_China_medical_cases
URL: https://www.worldometers.info/coronavirus/
URL: https://ncov.blog/countries/ru/77/
Ключевые слова:
коронавирус COVID-19, математическое моделирование, логистическое уравнение, сценарии развития эпидемии.
Статьи по теме
4. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕМЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ 08.00.13 Страницы: 61-68 Выпуск №16787
Математическое моделирование распространения эпидемии коронавируса в мире и странах, с наибольшим количеством инфицированных в первой половине 2020 г
пандемия
коронавирус COVID-19
распространение эпидемии в мире
математическое моделирование
pandemic
Подробнее
5. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ 08.00.13 Страницы: 154-165 Выпуск №18204
Математическое моделирование распространения эпидемии коронавируса COVID-19 в ряде европейских, азиатских стран, Израиле и России
математическое моделирование
коронавирус COVID-19
дискретное логистическое уравнение
европейские страны
азиатские страны
Подробнее
1. Математическое моделирование Страницы: 7-13 Выпуск №10450
ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ ЛОВУШКИ МАСС-СПЕКТРОМЕТРА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ МАСС ИОНОВ
математическое моделирование
параллельные вычисления
масс-спектрометр
поведение ионных облаков
Подробнее
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА Страницы: 9-15 Выпуск №11955
МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕУСТОЙЧИВОСТЕЙ ТЕРМОЯДЕРНОЙ ПЛАЗМЫ НА ОСНОВЕ ТРЕХМЕРНОГО НЕЛИНЕЙНОГО МГД КОДА NFTC
математическое моделирование
нелинейные МГД уравнения
плазменная нестабильность
термоядерные устройства
mathematical modeling
Подробнее
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА Страницы: 16-20 Выпуск №11955
ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЙ ДИАГНОСТИКИ В УСТАНОВКЕ ТОКАМАК
математическое моделирование
токамак
электромагнитная диагностика
Подробнее
1. НАУЧНАЯ ШКОЛА ПРОФЕССОРА ПОПОВА А. М. Страницы: 24-29 Выпуск №9675
АНАЛИЗ НАЧАЛЬНОЙ СТАДИИ РАЗРЯДА НА УСТАНОВКЕ ТОКАМАК Т-15
математическое моделирование
токамак Т-15
сценарий разряда
Подробнее
2. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ В НАНОТЕХНОЛОГИЯХ Страницы: 20-30 Выпуск №5121
ВЫЧИСЛЕНИЕ РАЗМЕРОВ АКТИВНЫХ ФРАКЦИЙ НАНЕСЕННЫХ НАНОКРИСТАЛЛОВ
Нанокристаллы
размеры наночастиц
математическое моделирование
границы
катализаторы
Подробнее
Теоретическая информатика, кибернетика Страницы: 56-62 DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-4-56-62 Выпуск №47939
Эффективный алгоритм численного решения трехмерной задачи теплопроводности
математическое моделирование
трехмерная задача теплопроводности
метод конечных разностей
трехдиагональная матрица коэффициентов
метод прогонки
Подробнее
Кибербезопасность Страницы: 51-63 DOI: 10.33693/2313-223X-2023-10-3-51-63 Выпуск №23683
Применение теории сетей Петри в задачах разработки имитационных моделей бизнес-процессов на основе методологии 3
математическое моделирование
имитационные модели
бизнес-процессы
теория сетей Петри
структурно-параметрический синтез
Подробнее
Кибербезопасность Страницы: 69-78 DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-69-78 Выпуск №188734
Спектральный анализ в автоматизированных информационных системах
математическое моделирование
спектральный анализ
автоматизированное управление
контроль рисков
mathematical modeling
Подробнее