Моделирование эпидемии коронавируса как фазового перехода : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2020

Идентификатор DOI: 10.31857/S0044459620050073

Аннотация: Рассмотрена задача моделирования развития пандемии коронавируса на планете. Проведен анализ, направленный на выявление трех типов закономерностей в развитии коронавируса: существование критических плотностей заболевания, особенности распространения заболевания по странам и территориям в отдельной стране, характер относительной динаПоказать полностьюмики заболеваемости в отдельных странах. Для моделирования предложено использовать аналоги моделей фазовых переходов первого и второго рода в физических системах и авторегрессионные модели развития заболевания. Выполнены расчеты критического числа заболевших, по достижению которого начинается экспоненциальная стадия развития заболевания. Предложена оценка скорости развития заболевания в разных странах и на разных территориях. The task of modeling the development of the coronavirus pandemic on the planet is considered. Аn analysis is conducted aimed at identifying the three types of patterns in the development of coronavirus: assessing the existence of critical disease densities, assessing the patterns of the disease spread by country and different territories within a particular country, modeling the relative dynamics of the incidence in individual countries. For modeling, it is proposed to use analogues of models of first- and second-order phase transitions in physical systems and autoregressive models of the disease development. Calculations are made of the critical number of patients, upon reaching which the exponential stage of the disease development begins, the rate of development of the disease in different countries and in different territories.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Журнал общей биологии

Выпуск журнала: Т. 81, 5

Номера страниц: 362-373

ISSN журнала: 00444596

Место издания: Москва

Издатель: Российская академия наук

Персоны

Вхождение в базы данных