Динамика модели SIR: взгляд на эпидемии и вакцинацию
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-746X-2024-51-1-145-156Ключевые слова:
модель SIR, динамика эпидемий, математическое моделирование инфекционных болезней, стратегии вакцинации, коэффициент контакта и распространение болезниАннотация
В данном исследовании рассматривается математическая модель SIR, анализирующая динамику распространения болезней в населении. Модель SIR классифицирует людей на подверженных инфекции, инфицированных и излеченных, руководствуясь дифференциальными уравнениями и основными предположениями. Исследуя вопросы распространения болезни, максимального числа инфицированных, общего воздействия, прекращения эпидемии и эффектов вакцинации, исследование подчеркивает роль коэффициента контакта. Высокий коэффициент контакта приводит к широкому распространению болезни, влияя на число инфицированных и воздействие на население. Прекращение эпидемии зависит от снижения коэффициента контакта, увеличения скорости выздоровления и вакцинации. Исследование подчеркивает важность охвата вакцинацией, учитывая эффективность и иммунизацию населения для эффективного контроля пандемий, особенно актуально в контексте COVID-19.
Скачивания
Библиографические ссылки
Ahmad, Hamza Garba, Felix Yakubu Eguda, Bulama Mohammed Lawan, James Andrawus, and Babangida Ibrahim Babura. 2023. “Basic Reproduction Number and Sensitivity Analysis of Legionnaires’ Disease Model.” Gadau Journal of Pure and Allied Sciences 2(1):1–8. doi: 10.54117/gjpas.v2i1.60.
Al-Jebouri, Mohemid Maddallah. 2023. “Modellings of Infectious Diseases and Cancers under Wars and Pollution Impacts in Iraq with Reference to a Novel Mathematical Model and Literature Review.” Open Journal of Pathology 13(03):126–39. doi: 10.4236/ojpathology.2023.133013.
Chatterjee, Sourin, and Ahad N. Zehmakan. 2023. “Effective Vaccination Strategies in Network-Based SIR Model.”
Faris, William G. 2021. “The SIR Model of an Epidemic.”
Gupta, Samarth, and Saurabh Amin. 2023. “Uncertainty Informed Optimal Resource Allocation with Gaussian Process Based Bayesian Inference.” ArXiv Preprint ArXiv:2307.00032.
Nath, Siddharth, Ehsan Rahimy, Ashley Kras, and Edward Korot. 2023. “Toward Safer Ophthalmic Artificial Intelligence via Distributed Validation on Real-World Data.” Current Opinion in Ophthalmology 34(5):459–63.
Sharma, Manvi, Abhijeet Kulkarni, Anjan Katna, and Abi Tamim Vanak. n.d. “Reservoir Dogs: Consequences of Variable Contact Network Structures for Disease Spread in Free-Ranging Dogs.” doi: 10.1101/2023.04.06.535810.
Sikder, Arun Kumar, Md Biplob Hossain, and Md Hamidul Islam. 2023. “Compartmental Modelling in Epidemic Diseases: A Comparison between SIR Model with Constant and Time-Dependent Parameters.” Inverse Problems 39(3). doi: 10.1088/1361-6420/acb4e7.
Wang, Yingcheng, Ginenus Fekadu, and Joyce Hoi-sze You. 2023. “Cost-Effectiveness Analyses of Digital Health Technology for Improving the Uptake of Vaccination Programs: Systematic Review.” Journal of Medical Internet Research 25:e45493.
Yao, Lisha, Simeng Jia, and Ziqing Dai. 2023. “Simulation Analysis of COVID-19 Epidemic Model in Wuhan Based on SIR Model.” Pp. 289–94 in Second International Conference on Digital Society and Intelligent Systems (DSInS 2022). Vol. 12599. SPIE.
Oxford University Department for Continuing Education. 2021. "Pandemic Dynamics series: Dr. Tom Crawford." https://www.conted.ox.ac.uk/profiles/tom-crawford
Our World in Data. 2023. "COVID-19 Data Explorer." Accessed December 29, 2023. Available at: https://ourworldindata.org/covid-cases.
Просмотров аннотации: 178
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
