Русская версия English version   
Том 18   Выпуск 1   Год 2023
Стохастическое моделирование эпидемического процесса на основе стадия-зависимой модели с немарковскими ограничениями для индивидуумов

Перцев Н.В., Топчий В.А., Логинов К.К.

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. 

Содержание Оригинальная статья
Мат. биол. и биоинф.
2023;18(1):145-176
doi: 10.17537/2023.18.145
опубликована на рус. яз.

Аннотация (рус.)
Аннотация (англ.)
Полный текст (рус., pdf)
Список литературы

 

  Copyright ИМПБ РАН © 2005-