Унифицированная программа прогнозирования распространения вирусных инфекций / В. А. Судаков, Т. В. Сивакова
Язык: русский ; резюме, английский.Выходные данные: Москва : ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2022Физическая характеристика: 12 с. : цв. ил. ; 21 см.Серия: Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша . Препринт ; № 74 за 2022 г. ; 2071-2898Примечания: Рез. англ.; На обл.: Рос. акад. наук, 300 лет.Резюме: За последние несколько лет в условиях распространения коронавирусной инфекции существенно возросла роль имитационного моделирования. Разработка и внедрение в практику мультиагентных моделей помогает не только спрогнозировать количество заболевших и предсказать возможные пики заболеваемости, но также служит оценкой для проведения необходимых мероприятий по сдерживанию распространения вируса, использованию средств индивидуальной защиты, введению ограничительных мер, связанных с работой организаций и транспорта. Разработанная программа распространения вирусных инфекций построена на основе мета-классов объектов и позволяет учитывать "большое" число контактов. Программа была реализована на примере распространения коронавирусной инфекции. В качестве геосервисов для населенных пунктов использовались открытые данные OpenStreetMap.Библиография: Библиогр.: с. 11-12 (12 назв.).Предметная рубрика - Тема: COVID-19 -- Эпидемический процесс -- Математическое моделирование УДК: 519.6, 4Другие классификации: Р194.31в641.0 Тип экземпляра: Книга| Тип экземпляра | Текущая библиотека | Шифр хранения | Кол-во копий | Статус | Срок возврата | Штрих-код | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Книга | РНБ (Московский) Русский книжный фонд: издания с 1957 года, 8этаж, Хран. | 2023-4/394 (Просмотр полки(Открывается ниже)) | КН-П-7986 | Доступно | 1-4063690 | ||
| Книга | РНБ (Московский) Обменный фонд | КН-П-7986 | Доступно | 1-4063691 |
Рез. англ.
На обл.: Рос. акад. наук, 300 лет
Библиогр.: с. 11-12 (12 назв.)
За последние несколько лет в условиях распространения коронавирусной инфекции существенно возросла роль имитационного моделирования. Разработка и внедрение в практику мультиагентных моделей помогает не только спрогнозировать количество заболевших и предсказать возможные пики заболеваемости, но также служит оценкой для проведения необходимых мероприятий по сдерживанию распространения вируса, использованию средств индивидуальной защиты, введению ограничительных мер, связанных с работой организаций и транспорта. Разработанная программа распространения вирусных инфекций построена на основе мета-классов объектов и позволяет учитывать "большое" число контактов. Программа была реализована на примере распространения коронавирусной инфекции. В качестве геосервисов для населенных пунктов использовались открытые данные OpenStreetMap