Математики из Петербурга разработали модель для прогнозирования эпидемий
Сотрудники Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) разработали универсальную модель для прогнозирования эпидемий. Как пишет со ссылкой на пресс-службу вуза «Петербургский дневник», она демонстрирует высокую точность в прогнозировании количества активных случаев заболевания на ближайшие три-четыре недели.
В основу новой модели легли разработки 2021-2022 гг., которые использовались для прогнозирования динамики заболеваемости COVID-19. «Ученые смогли определить новые пики роста заболеваемости и ключевые показатели. В основе разработки лежала идея о природном влиянии многих факторов на динамику этих процессов. Поэтому специалисты использовали динамическую игру против природы как математическую модель для принятия решений о прогнозах», — передает издание. В период пандемии модель ученых СПбГУ предсказала снижение суточного прироста заболевших COVID-19 в России.
По словам профессора, доктора физико-математических наук, заведующего кафедрой математической теории экономических решений Александра Крылатова (один из авторов разработки), основные случайные параметры динамических систем притока и оттока могут иметь предсказуемую динамику, которую можно обнаружить и описать — эта информация может значительно уменьшить неопределенность в дальнейшем развитии эпидемии и предсказать последующие подъемы и спады заболеваемости. «Учитывая природный биологический характер вирусов, можно полагать, что свойство предсказуемости введенных в модели CIR стохастических параметров может применяться для всех новых вирусов и мутаций» — пояснил математик.
