Sciact
  • EN
  • RU

Стохастическое моделирование эпидемического процесса на основе стадия-зависимой модели с немарковскими ограничениями для индивидуумов Full article

Journal Математическая биология и биоинформатика (Mathematical Biology and Bioinformatics)
ISSN: 1994-6538
Output data Year: 2023, Volume: 18, Number: 1, Pages: 145-176 Pages count : 32 DOI: 10.17537/2023.18.145
Authors Перцев Н.В. 1 , Топчий В.А. 1 , Логинов К.К. 1
Affiliations
1 Институт математики им. С.Л.Соболева СО РАН, Новосибирск, Россия

Funding (1)

1 Омский филиал ФГБУН «Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН». FWNF-2022-0003

Abstract: 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.
Cite: Перцев Н.В. , Топчий В.А. , Логинов К.К.
Стохастическое моделирование эпидемического процесса на основе стадия-зависимой модели с немарковскими ограничениями для индивидуумов
Математическая биология и биоинформатика (Mathematical Biology and Bioinformatics). 2023. Т.18. №1. С.145-176. DOI: 10.17537/2023.18.145 Scopus РИНЦ OpenAlex
Dates:
Submitted: Mar 27, 2023
Accepted: May 31, 2023
Published print: Jun 15, 2023
Published online: Jun 15, 2023
Identifiers:
Scopus: 2-s2.0-85165108597
Elibrary: 54273302
OpenAlex: W4381327162
Citing:
DB Citing
OpenAlex 1
Elibrary 1
Scopus 1
Altmetrics: