Математическая модель распространения эпидемиологических заболеваний на основе теории клеточных автоматов (Казанский (Приволжский) федеральный университет)
Применялся язык программирования Python.
Текст работы имеет одинарный межстрочный интервал.
Есть приложение.
Введение 3
1.цели, задачи и актуальность работы 4
2.обзор литературы 4
3.теоретический материал 5
3.1 теория перколяции 5
3.2 клеточные автоматы 7
3.3 теория вероятности 9
3.4 виды математических моделей 9
4. Реализация программы 10
4.1 описание математической модели 12
4.2 описание переменных и функций 14
5. Эксперименты 15
6. Выводы 19
7. Заключение 19
8. Список литературы 21
9. Приложение 22
Инфекционные заболевания распространялись по планете вместе с людьми. Даже в современную эпоху вспышки происходят практически постоянно, хотя не каждая вспышка достигает пандемического уровня, как это происходит с новым коронавирусом (COVID-19). И чем цивилизованнее мы становимся (рост городов, с прокладыванием все более экзотических торговых путей, со всё более широким контактом друг с другом различных человеческих популяций, животных экосистем — тем более возрастает вероятность эпидемий.
Невзирая на то, что болезни и пандемии — наши спутники на протяжении всей истории, со временем наблюдается одна устойчивая направленность — постепенное сокращение степени смертности. Усовершенствования области здравоохранения и понимание факторов, вызывающих начало пандемии – мощный инструмент для смягчения смертоносного воздействия. Рост глобальных взаимосвязей оказывается движущей силой пандемии.
Урбанизация нашего развивающегося общества приводит к тому, что почти все без исключения деревенские и сельские жители покидают свои селения, перемещаясь в плотнозаселенные участки, а рост населения все больше давит на окружающую среду.. В это же время, поток пассажиров за последнее десять лет возрос почти в два раза. Данные макротенденции проявляют полное воздействие в продвижении инфекций.
Пандемия COVID-19 поставила перед медиками всего мира множество задач, решений которых возможно предоставить только лишь в процессе их кропотливого исследования. На начальном этапе пандемии (январь 2020 г.) она рассматривалась как местный всплеск эмерджентной коронавирусной инфекции с неопределенной перспективой передачи от человека к человеку. Но уже 11 марта 2020 г. ВОЗ объявила пандемию COVID-19. Заражение COVID-19 происходит, в основном, на ранней стадии заболевания, когда зараженные еще не диагностированы.
Вирус путешествует от человека к человеку, основной путь передачи воздушно-капельный. Распространение вируса происходит, когда инфицированный человек чихает, кашляет, также во время разговора. Угроза заражения растет при тесных контактах (без соблюдения дистанции в 1м). В воздухе вирус способен пребывать в течение 3 часов. Этот вирус проникает в клетки организма-владельца при помощи «шипа», или спайк-белка, который располагается на поверхности. SARS-CoV-2 использует спайк-белок как отмычку: прикрепляется к рецептору клетки-хозяина и входит в нее. На декабрь 2021 в Российской Федерации по сведениям Роспотребнадзора выявлено приблизительно 10 миллионов заболевших, проведено около 232 миллионов тестов. Также как и человек приспосабливается к вирусу, защищая себя с помощью маски, антисептиков, вакцинации(создает имунную память), ограничения контактов, так и вирус приспосабливается к человеку, мутируя и образуя новые штаммы, которые с большей легкостью могут проникать в клетки человека. Основных штаммов нового коронавируса семь, они начинались с букв GR, G, GH, O, S, L и V. С индексом L — вирус был обнаружен в декабре 2019 года в Ухане, Китай. Но теперь он постепенно исчезает (поскольку его вытесняют «более успешные» варианты).
Остальные штаммы неравномерно распределены по всему миру: на каждом континенте, обычно, наиболее распространены не больше двух основных вариантов.
После изучения множества ресурсов и статей было выяснено, что на данный момент все еще нет четкого алгоритма распространения коронавирусной инфекции
Мы благодаря построению математической модели, научных исследований и анализа данной ситуации постараемся разобраться, как распространяется болезнь и как ограничение контактов влияет на распространение болезни между людьми, а также проведем эксперименты
В процессе написания работы мною было изучено большое количество информации по теории перколяции, клеточным автоматам, комптерно моделировании и процессам эпидемии в целом, применены основы теории вероятностей, я еще подробнее ознакомилась с бибилотеками языка Python и их возможностями.
В силу того, что теория перколяции весьма молодая наука возникали сложности с поиском теоретического материала для глубокого понимания процессов протекания.
На данный момент уже сформировано мнение, что коронавирус останется с нами навсегда, и с этим тяжело не согласиться. Взглянув на опыт прошлых лет или даже веков мы наблюдаем как человек учится жить с инфекциями и побеждать их. Малоизученность темы дает широкий простор авторам будущих исследований. Развивая эту тему можно рассматривать также влияние фармацевтических и нефармацевтических факторов.Чем больше мы знаем о вирусах и эпидемиях, тем безопаснее и лучше наша жизнь.
