Точечные и распределенные модели распространения коронавирусной инфекции

Vladimir B. Betelin; Valerii A. Galkin; Alexei V. Ryakhovskiy

doi:10.51790/2712-9942-2021-2-2-1

Vol 2 No 2 (2021), Papers

Vol 2 No 2 (2021)

Local and Distributed Models of the Coronavirus Spread

Papers

https://doi.org/10.51790/2712-9942-2021-2-2-1

Published June 30, 2021

Vladimir B. Betelin^∗⁻
Valerii A. Galkin^∗⁻
Alexei V. Ryakhovskiy^∗⁻

Vladimir B. Betelin

Federal State Institution “Scientific Research Institute for System Analysis of the Russian Academy of Sciences”, Moscow, Russian Federation

Valerii A. Galkin

Surgut Branch of Federal State Institute “Scientific Research Institute for System Analysis of the Russian Academy of Sciences”, Surgut, Russian Federation

Alexei V. Ryakhovskiy

Surgut Branch, Federal State Institution Scientific Research Institute for System Analysis of the Russian Academy of Sciences, Surgut, Russian Federation; Surgut State University, Surgut, Russian Federation

PDF (Russian)

Keywords

local model
3D model
simulation

How to Cite

1.

Betelin V.B., Galkin V.A., Ryakhovskiy A.V. Local and Distributed Models of the Coronavirus Spread // Russian Journal of Cybernetics. 2021. Vol. 2, № 2. P. 12-20. DOI: 10.51790/2712-9942-2021-2-2-1.

Abstract

Two coronavirus spread models are proposed: local and distributed with a dependence on spatial coordinates. The results of the numerical experiments with these models are presented.

https://doi.org/10.51790/2712-9942-2021-2-2-1

PDF (Russian)

References

Григорьев А. Вирусный реактор Земля. Аргументы недели. Экономика. 13.05.2020;18(712).

Lourenço J., Paton R., Thompson C., Klenerman P., Gupta S. Fundamental Principles of Epidemic Spread Highlight the Immediate Need for Large-Scale Serological Surveys to Assess the Stage of the SARS-CoV-2 Epidemic. 2020. Preprint at https://www.medrxiv.org/content/early/2020/03/26/2020.03.24.20042291.

Giordano G., Blanchini F., Bruno R., Colaneri P., Di Filippo A., Di Matteo A., Colaneri M. Modelling the COVID-19 Epidemic and Implementation of Population-Wide Interventions in Italy. Nat. Med. 2020;26:855–860. DOI: 10.1038/s41591-020-0883-7.

Ndaïrou F., Area I., Nieto J. J., Torres D. F. M. Mathematical Modeling of COVID-19 Transmission Dynamics with a Case Study of Wuhan. Chaos, Solitons & Fractals. 2020;135. DOI: 10.1016/j.chaos.2020.109846.

Dandekar R., Barbastathis G. Quantifying the Effect of Quarantine Control in COVID-19 Infectious Spread Using Machine Learning. 2020. Preprint at https://doi.org/10.1101/2020.04.03.20052084.

Патанкар С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости. М.: Энергоатомиздат; 1984. 152 с.

Kolmogorov A., Petrovskii I., Piskunov N. Study of a Diffusion Equation That Is Related to the Growth of a Quality of Matter and Its Application to a Biological Problem. Moscow University Mathematics Bulletin. 1937;1:1-26.

Зельдович Я. Б., Франк-Каменецкий Д. А. Теория теплового распространения пламени. Журн. физ. химии. 1938;12(1):100-105.

Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: От диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации. М.: Мир; 1979. 512 с.

Шихов С. Б. Вопросы математической теории ядерных реакторов (линейный анализ). М.: Атомиздат; 1973. 374 c.

Ершов Ю. И., Шихов С. Б. Математические основы теории переноса. T. 1. Основы теории. М.: Атомиздат; 1985. 231 с.

Галкин В. А. Уравнение Смолуховского. М.: ФИЗМАТЛИТ; 2001. 336 с.

Галкин В. А. Анализ математических моделей: системы законов сохранения, уравнения Больцмана и Смолуховского. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний; 2009. 408 с.

Downloads