Петербургские математики разработали модель для прогнозирования эпидемий

Математики СПбГУ разработали модель, которая позволит прогнозировать эпидемии. Об этом сообщает газета «Петербургский дневник» со ссылкой на пресс-службу вуза.

Новая модель основана на исследованиях, проведенных в 2021-2022 годах, которые использовались для прогнозирования динамики заболеваемости COVID-19. Учёные установили новые пики роста заболеваемости и выявили ключевые показатели, основываясь на природном влиянии различных факторов на эти процессы. Используя динамическую игру против природы как математическую модель для принятия решений о прогнозах, специалисты смогли предсказать снижение суточного прироста заболевших COVID-19 в России в период пандемии.

Профессор, доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой математической теории экономических решений Александр Крылатов отметил, что основные случайные параметры динамических систем притока и оттока могут иметь предсказуемую динамику, которую можно обнаружить и описать. Это позволяет существенно уменьшить неопределённость в развитии эпидемии и предсказать последующие подъёмы и спады заболеваемости.

Математик подчеркнул, что учитывая биологический характер вирусов, свойство предсказуемости введённых в модели стохастических параметров может быть применено для всех новых вирусов и мутаций.

Ранее 78.ru писал, что петербургские учёные начали предсказывать аварии методами машинного обучения.