Анализ динамики пандемии с помощью бегущих волн: математическая модель.
https://doi.org/10.21683/1729-2646-2025-25-2-33-38
Аннотация
В этой статье исследуется динамика пандемий через призму решений, основанных на бегущей волне, в рамках математических моделей. Расширяя классическую модель SIR (Восприимчивый-Инфекционный-Выздоровевший), включив в нее пространственную зависимость, мы исследуем, как волны заболеваний распространяются среди населения. Посредством математического анализа и вывода мы выводим уравнения для скорости распространения волн и оцениваем серьезность эпидемий. Наши результаты подчеркивают решающую роль снижения коэффициента контакта в замедлении распространения болезни и минимизации ее последствий. Исследование подчеркивает силу математического моделирования в понимании пандемий и борьбе с ними, предлагая понимание стратегий эффективного вмешательства.
Об авторах
Т. Асраа
Белгородский национальный исследовательский университет
Россия
Россия
Таха Асраа, аспирант кафедры математического и программного обеспечения информационных систем
И. С. Константинов
Белгородский государственный технологический университет
Россия
Россия
Константинов Игорь Сергеевич, кандидат технических наук, профессор института энергетики, информатики и систем управления
Д. Н. Старченко
Белгородский государственный технологический университет
Россия
Россия
Старченко Денис Николаевич, кандидат технических наук, доцент института энергетики, информатики и систем управления
Список литературы
1. Emerging Pandemics: Connections with Environment and Climate Change (1st ed.) / S. Nazneen, A.L. King Abia, S. Madhav (Eds.). CRC Press, 2023. 180 p.
2. Schulz S., Pastor R., Koyuncuoglu C. et al. Real time Dissection and Forecast of Infection Dynamics during a Pandemic. 2023. URL: https://www.researchgate.net/publication/369095299_Real-time_Dissection_and_Forecast_of_Infection_Dynamics_during_a_Pandemic (дата обращения 31.03.2025).
3. Frutos R. Chapter 15 – Emergence and dynamics of COVID-19 and future pandemics / In : Omics approaches and technologies in COVID-19. Debmalya Barh (ed.). Academic Press, 2023. Pp. 245-254.
4. Abiodun O., Olukayode A., Ndako J. Mathematical Modeling and Its Methodological Approach: Application to Infectious Disease // 2023 International Conference on Science, Engineering and Business for Sustainable Development Goals (SEB-SDG), Omu-Aran, Nigeria. 2023. Pp. 1-14.
5. Богданов А.И., Монгуш Б.С., Кузьмин В.А. и др. (2023). Анализ моделей математической теории эпидемий и рекомендации по использованию детерминированных и стохастических моделей // Нормативно-правовое регулирование в ветеринарии. 2023. № 4. С. 37-42.
6. Piqueira J. R. C. Editorial: Epidemic models on networks // Frontiers in Physics. Sec. Social Physics. 2022. Vol. 10. P. 1122070.
7. Cifuentes-Faura J., Faura-Martínez U., Lafuente-Lechuga M. Mathematical Modeling and the Use of Network Models as Epidemiological Tools // Mathematics. 2022. Vol. 10(18). P. 3347. DOI: 10.3390/math10183347
8. Alam N. An analytical technique to obtain traveling wave solutions to nonlinear models of fractional order // Partial Differential Equations in Applied Mathematics. 2023. Vol. 8. P. 100533.
9. Zhang Q., Wu S.-L. Wave propagation of a discrete SIR epidemic model with a saturated incidence rate // Int. J. Biomath. 2019. Vol. 12. P. 1950029. DOI: 10.1142/S1793524519500293
10. Yin Zhang Y., Xiong J., Mao N. Epidemic model of Covid-19 with public health interventions consideration: a review // Authorea. 2023. DOI: 10.22541/au.168539048.84429551/v1
11. Факультет непрерывного образования Оксфордского университета. 2021. «Серия «Динамика пандемии»: доктор Том Кроуфорд». URL: https://www.conted.ox.ac.uk/profiles/tom-crawford (дата обращения 31.03.2025).
Рецензия
Для цитирования:
Асраа Т., Константинов И.С., Старченко Д.Н. Анализ динамики пандемии с помощью бегущих волн: математическая модель. Надежность. 2025;25(2):33-38. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2025-25-2-33-38
For citation:
Asraa T., Konstantinov I.S., Starchenko D.N. Running wave analysis of pandemic dynamics: a mathematical model. Dependability. 2025;25(2):33-38. (In Russ.) https://doi.org/10.21683/1729-2646-2025-25-2-33-38
Просмотров:
99
ISSN 1729-2646 (Print)
ISSN 2500-3909 (Online)
ISSN 2500-3909 (Online)
Послать статью по эл. почте 