G. A. Mikhailov, G. Z. Lotova, S. V. Rogasinsky, “Study of the Bias in Monte Carlo N-Particle Estimates for Problems with Particle Interaction”, Dokl. Math., 2025
G. Z. Lotova, G. A. Mikhailov, S. V. Rogasinsky, “Study and Optimization of N-Particle Numerical Statistical Algorithm for Solving the Boltzmann Equation”, Comput. Math. and Math. Phys., 64:5 (2024), 1065
G. Z Lotova, G. A Mikhailov, S. V Rogazinsky, “INVESTIGATION AND OPTIMIZATION OF THE N-PARTIAL NUMERICAL STATISTICAL ALGORITHM FOR SOLVING THE BOLTZMANN EQUATION”, Žurnal vyčislitelʹnoj matematiki i matematičeskoj fiziki, 64:5 (2024), 842
Г. А. Михайлов, Г. З. Лотова, С. В. Рогазинский, “Исследование смещения $N$-частичных оценок метода Монте-Карло в задачах со взаимодействием частиц”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 519 (2024), 33–38 [G. A. Mikhailov, G. Z. Lotova, S. V. Rogazinskii, “Study of the bias of $N$-particle estimates of the Monte Carlo method in problems with particle interaction”, Dokl. RAN. Math. Inf. Proc. Upr., 519 (2024), 33–38 ]
Н. В. Перцев, В. А. Топчий, К. К. Логинов, “Стохастическое моделирование локальных по времени и местоположению контактов индивидуумов в эпидемическом процессе”, Сиб. журн. индустр. матем., 26:2 (2023), 94–112 ; N. V. Pertsev, V. A. Topchii, K. K. Loginov, “Stochastic modeling of local by time and location contacts of individuals in the epidemic process”, J. Appl. Industr. Math., 17:2 (2023), 355–369
Н. В. Перцев, В. А. Топчий, К. К. Логинов, “Стохастическое моделирование эпидемического процесса на основе стадия-зависимой модели с немарковскими ограничениями для индивидуумов”, Матем. биология и биоинформ., 18:1 (2023), 145–176
Н. В. Перцев, В. А. Топчий, К. К. Логинов, “Численное стохастическое моделирование динамики взаимодействующих популяций”, Сиб. журн. индустр. матем., 25:3 (2022), 135–153
Н. В. Перцев, К. К. Логинов, А. Н. Лукашев, Ю. А. Вакуленко, “Стохастическое моделирование динамики распространения Ковид-19 с учетом неоднородности населения по иммунологическим, клиническим и эпидемиологическим критериям”, Матем. биология и биоинформ., 17:1 (2022), 43–81
N. V. Pertsev, V. A. Topchii, K. K. Loginov, “Numerical Stochastic Modeling of Dynamics of Interacting Populations”, J. Appl. Ind. Math., 16:3 (2022), 524
G. Z. Lotova, V. L. Lukinov, M. A. Marchenko, G. A. Mikhailov, D. D. Smirnov, “Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Model, 36:6 (2021), 337–345