|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего 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
Образец цитирования:
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
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mbb514 https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v18/i1/p145
|
|