| Код | 504014 | ||
| Дата создания | 2022 | ||
| Страниц | 35 ( 14 шрифт, полуторный интервал ) | ||
| Источников | 11 | ||
| Оригинальность | 72.6 % | Antiplagiat [ проверено 26.05.2023 ] | ||
|
Файлы
|
|||
|
Без ожидания: файлы доступны для скачивания сразу после оплаты.
Документ оформлен в соответствии с требованиями ГОСТ.
|
|||
Период изготовления: февраль 2022 года.
Применялся язык программирования Python.
Цель работы: описать и проанализировать математические модели распространения инфекционных заболеваний, построить свою математическую модель, изучить влияние внутренних мер (ограничение контактов) на распространение эпидемии внутри страны.
На пути к достижению цели мы поэтапно решим следующие задачи:
- изучение публикаций по эпидемиологии,
- изучение литературы по особенностям распространения COVID-19 ,
- разработка структуры клеточного автомата,
- программная реализация модели,
- параметризация,
- тестирование программы.
Актуальность: актуальность темы объяснена малоизученностью распространения заболевания COVID-19. Математическое моделирование заболеваний является мощным инструментом для изучения механизмов, с помощью которых распространяется заболевание. Эпидемиологические модели служат основой для прогнозирования и оценки динамики распространения заболевания. Для сдерживания и контроля эпидемии, важно рассматривать качественные и адекватные математические модели эпидемии
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
1. Эфрос А. Л. “Физика и геометрия беспорядка” (Библиотечка “Квант”, выпуск 19), М., Изд. “Наука”, Гл. редакция физ.-мат. Литературы, 1982г. – 270с.
2. Тоффоли Т., Марголус Н. Т63 «Машины клеточных автоматов»: Пер. с англ. - М.: Мир, 1991. - 280 с, ил.
3. Гулд Х., Тобочник Я. «Компьютерное моделирование в физике»: Пер. с англ. Т.1,2, 1990. 752 с. ISBN 5-03-001593-0
4. Дэвид Дарлинг, Агниджо Банержди «Эта странная математика», 2018г. -387 с.
5. Python documentation [Электронный ресурс] https://www.python.org/doc/ (дата обращения – 24.11.2021)
6. Numpy documentation https://numpy.org/doc/ (дата обращения – 14.12.2021)
7. Pandas documentation https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html (дата обращения - 4.11.21)
8. Pygame documentation https://www.pygame.org/docs/ (дата обращения – 17.11.2021)
9. Еремеева Н. И. Построение модификации SEIRD-модели распространения эпидемии, учитывающей особенности COVID-19,Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика, 2020 г. – 15с.
10. Джон Хопкрофт «Введение в теорию автоматов, языков и вычислений», Изд. «Вильямс», 2008 г. – 528 с.
11. Симушкин С.В., Пушкин Л.Н. «Задачи по теории вероятности» — Казань: Казан.ун-т, 2011. — 223 с.