title: Analysis of the multi-virus epidemic model under information spreading
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Житкова Екатерина Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zitkova Ekaterina Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Моисеева Вероника Денисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Moiseeva Veronika Denisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Губар Елена Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gubar Elena Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 064143
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32498
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Изучение и анализ моделей распространения эпидемий являются важными задачами в современном мире, так с помощью эпидемических моделей можно описать множество процессов: распространение вирусов в популяциях, распространение информации в социальных сетях, распространение вирусов по сети. В работе проведен анализ зависимости базового репродуктивного числа для эпидемических моделей SEIR, SI1I2R, SWIRS от числа контактов в день, вероятности инфицирования и возможных мутаций вирусов (для моделей с несколькими типами вирусов). В работе были изучены несколько методов построения базового репродуктивного числа, однако для непосредственных вычислений использовался метод матрицы следующего поколения, поскольку он является наиболее удобным для изучаемого класса моделей. Были проведены численные эксперименты и сделаны выводы о влиянии коэффициентов на базовое репродуктивное число. Среди примеров было вычислено базовое репродуктивное число для случаев распространения гриппа и коронавируса.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The analysis of epidemics spreading is an important problem in the modern world. Recent literature has been shown that the class of models describes many processes: the spreading of viruses in human and animal populations, propagation of information in social networks, malware attacks in computer networks. In the research project, we analyze the dependence of the base reproductive number for the special epidemic models SEIR, SI1I2R, SWIRS on the number of contacts per day, the probability of infection, and the virus mutations (for models with several types of viruses). The next-generation matrix method was chosen from the set of methods, and it was applied to all models for constructing the basic reproduction number. Theoretical results are corroborated by the series of numerical experiments, including the estimation of the basic reproduction number for influenza and coronavirus cases.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: базовое репродуктивное число
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эпидемические модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод матрицы следующего поколения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: basic reproduction number
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: epidemic models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: next-generation matrix method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Analysis of the multi-virus epidemic model under information spreading
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ мультивирусной эпидемической модели с учетом распространения информации
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma_____.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32498/1/diploma_____.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 366,63 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_naucnogo.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32498/2/reviewSV_otzyv_naucnogo.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 832,01 kB