Математическая модель конкуренции политических партий

Авторы

  • Антонина Валериановна Ганичева Тверская государственная сельскохозяйственная академия
  • Алексей Валерианович Ганичев Тверской государственный технический университет

DOI:

https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-2-341-349

Ключевые слова:

мероприятия, система дифференциальных уравнений, коэффициенты агитируемости, коэффициенты выбытия, операторная система, оригинал, изображение

Аннотация

Одной из важнейших проблем общественного развития является организация конкуренции (борьбы) политических партий. Для анализа и прогнозирования данного процесса наиболее удобен метод математического моделирования. Актуальность разработки модели борьбы партий определяется важностью рассматриваемого процесса для определения стратегии жизни стран и народов. В данном исследовании для описания конкуренции партий используется модифицированная модель Ричардсона (гонки вооружений) в виде динамической системы дифференциальных уравнений. С помощью операторного метода получено аналитическое решение динамической системы дифференциальных уравнений. Для пояснения разработанного метода рассмотрен конкретный числовой пример. Проанализированы особенности применения модели конкуренции политических партий. Определены перспективы дальнейшего развития нового разработанного метода.

Биографии авторов

Антонина Валериановна Ганичева, Тверская государственная сельскохозяйственная академия

кандидат физико-математических наук, доцент, доцент кафедры физико-математических дисциплин и информационных технологий

Алексей Валерианович Ганичев, Тверской государственный технический университет

доцент кафедры информатики и прикладной математики

Библиографические ссылки

Андрианова Е.Г., Головин С.А., Зыков С.В., Лесько С.А., Чукалина Е.Р. 2020. Обзор современных моделей и методов анализа временных рядов динамики процессов в социальных, экономических и социотехнических системах. Российский технологический журнал, 8 (4): 7–45. DOI https://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-4-7-45.

Гильманов В.В. 2017. Партийные модели рекрутирования правящих элит и лидеров. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология, 22 (271): 189–199.

Канищева О.И. 2017. Применение математических средств при моделировании военных конфликтов. Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика, 8–1 (34–1): 200–204.

Михайлов А.П., Петров А.П., Прончева О.Г., Маревцева Н.А. 2017. Модель информационного противоборства в социуме при периодическом дестабилизирующем воздействии. Математическое моделирование, 29 (2): 23–32.

Остапенко В.В., Остапенко О.С., Беляева Е.Н., Ступницкая Ю.В. 2012. Математические модели борьбы партий за электорат или компаний за рынки сбыта. Кибернетика и системный анализ, 48 (6): 11–19.

Петров А.П., Прончева О.Г. 2019. Моделирование выбора позиций индивидами при информационном противоборстве с двухкомпонентной повесткой. Математическое моделирование, 31 (7): 91–108.

Петров А.П., Маслов А.И., Цаплин Н.А. 2015. Моделирование выбора позиций индивидами при информационном противоборстве в социуме. Математическое моделирование, 27 (12): 137–148.

Руренко Е.Н. 2017. Модель Ричардсона с управлением в одном частном случае. Advanced Science, 3: 123–129.

Сидоров В.В. 2016. Коалиционная политика политических партий в парламентских системах. Казань: Казан. ун-т, 149.

Фирсова И., Глухова Е. 2015. Математическая модель отношений между двумя государствами для решения проблем вооруженного конфликта. Финансовая жизнь, 1: 25–28.

Comissiong D.M.G., Sooknanan J. 2018. A review of the use of optimal control in social models. Internat. J. of Dynamics and Control, 6 (4): 1841–1846.

Dominioni G., Marasco A., Romano A. 2018. A mathematical approach to study and forecast racial groups interactions: deterministic modeling and scenario method, 52: 1929–1956. DOI doi.org/10.1007/s11135-017-0581-9.

Kubiv S. Balanyuk Y.Copyright, Kubiv S., Balanyuk Y. 2020. Development of a mathematical model of conflict between the parties in the implementation of the offset transaction. Technology audit and production reserves, Socionet; Technology audit and production reserves, 2(4(52)): 28–31. DOI 10.15587/2312-8372.2020.201260.

Marevtseva N.A. 2017. Model’ informatsionnogo protivoborstva v sotsiume pri periodicheskom destabiliziruyushchem vozdeistvii. Matematicheskoe modelirovanie, 29 (2): 23–32.

Misra А.К., Kumar A. 2012. A simple mathematical model for the spread of two political parties. Nonlinear Analysis: Modelling and Control, 17(3): 343–354.

Nyabadza F., Alassey T.Y., Muchatibaya G. 2016. Modelling the dynamics of two political parties in the presence of switching. SpringerPlus, 5: 1018. DOI https://doi.org/10.1186/s40064-016-2483-z.

Petukhov A.Yu., Malkhanov A.O., Sandalov V.M., Petukhov Yu.V. 2018. Modeling conflict in a social system using diffusion equations Simulation, 94 (12): 1053–1061. DOI https://doi.org/10.1177/0037549718761573.

Rinaldi S., Della Rossa F. 2018. Conflicts among N armed groups: scenarios from a new descriptive model. Nonlinear Dynamics, 92 (3): 3–12. DOI doi.org/10.1007/s11071-017-3446-9.

Tsybulin V.G., Khosaeva Z.K. 2019. Mathematical model of political differentiation under social tension. Computer Research and Modeling, 11 (5): 999-1012. DOI10.20537/2076-7633-2019-11-5-999-1012.

Winkel B. 2017. 2012-Misra-Mathematics Model for the Spread of Two Political Parties. https://www.simiode.org/resources/4091.


Просмотров аннотации: 203

Опубликован

2021-06-30

Как цитировать

Ганичева, А. В., & Ганичев, А. В. (2021). Математическая модель конкуренции политических партий. Экономика. Информатика, 48(2), 341-349. https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-2-341-349

Выпуск

Раздел

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)