Перейти к основному контенту Перейти к главному меню навигации Перейти к нижнему колонтитулу сайта
Вестник КазНПУ имени Абая, Серия «Физико-математические науки»

О ЧИСЛЕННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ЭПИДЕМИОЛОГИИ

Опубликован 09-2021
Казахский национальный университет имени аль-Фараби, г. Алматы, Казахстан
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия
Казахский национальный университет имени аль-Фараби
Аннотация

В статье рассмотриваются математическая камерная модель распространения короновируса COVID-19. Статья состоит из шесть пунктов. В этом исследовании эпидемические вспышки изучаются с междисциплинарной точки зрения с использованием расширения модели восприимчиво-зараженных-выздоровевших-умерших (SEIRD), которая представляет собой математическую камерную модель, основанную на среднем поведении исследуемой группы населения. Многие инфекционные заболевания характеризуются инкубационным периодом между воздействием и появлением клинических симптомов. Субъекты, подвергающиеся воздействию инфекции, гораздо более опасны для населения по сравнению с субъектами, у которых наблюдаются клинические симптомы. Рассматривается нелинейная система дифференциальных уравнении SEIRD. Для численного решения прямой задачи рассматриваются метод Рунге-Кутта четвертого порядка. В моделировании взаимосвязь выводится на основе законов предметной зоны и позволяет определять характер изменений в рамках работы в зависимости от ее параметров. Поставлена обратная задача для определения коэффициентов данной системы. Обратная задача решалась по методу генетического алгоритма. Описан метод генетического алгоритма. Получены численные результаты и сделан сравнительный анализ с точными данными.

.pdf
Язык

Рус

Как цитировать

[1]
Бектемесов, Ж., Кабанихин, С. и Касенов, С. 2021. О ЧИСЛЕННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ЭПИДЕМИОЛОГИИ. Вестник КазНПУ имени Абая, Серия «Физико-математические науки». 75, 3 (сен. 2021), 7–14. DOI:https://doi.org/10.51889/2021-3.1728-7901.01.