Search Results - "МАРКОВСКИЙ СЛУЧАЙНЫЙ ПРОЦЕСС"

Contributors: Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 20-04-60157 «Интегративный подход к математическому моделированию механизмов патогенеза и развития пандемии инфекции коронавируса».

Source: World of Transport and Transportation; Том 18, № 6 (2020); 6-29 ; Мир транспорта; Том 18, № 6 (2020); 6-29 ; 1992-3252

Subject Terms: алгоритм Гиллеспи, railways, SIS model, stochastic modelling, railway coach, spread of infections, Markov random process, Kolmogorov equations, Gillespie algorithm, железнодорожный транспорт, SIS модель, стохастическое моделирование, железнодорожный вагон, распространение инфекций, марковский случайный процесс, уравнения Колмогорова

File Description: application/pdf

Relation: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2051/2499; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2051/2500; Choisy, M., Guégan, J.-F., Rohanil, P. Mathematical Modeling of Infectious Diseases Dynamics. Encyclopedia of Infectious Diseases: Modern Methodologies by Tibayrenc. M. John Wiley & Sons, Inc., 2007, pp. 379–403.; Balcan, D., Colizza, V., Gonçalves, B., Hu, H., Ramasco, J. J., Vespignani, A. Multiscale mobility networks and the spatial spreading of infectious diseases. PNAS, 22 December, 2009, Vol. 106 (51), pp. 21484–21489. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.0906910106.; Mari, L., Bertuzzo, E., Righetto L. [et al]. Modelling cholera epidemics: the role of waterways, human mobility and sanitation. J. R. Soc. Interface, 2012, Vol. 9 (67), pp. 376–388. DOI:10.1098/rsif.2011.0304.; Gatto, M., Mari, L., Bertuzzo, E., Casagrandi, R., Righetto, L., Rodriguez-Iturbe, I., Rinaldo, A. Generalized reproduction numbers and the prediction of patterns in waterborne disease. PNAS, 27 November, 2012, Vol. 109 (48), pp. 19703–19708. DOI: 1073/pnas.1217567109.; Wu, J. T., Leung, K., Leung, G. M. Now casting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019‑ncov outbreak originating in Wuhan, China: A modelling study. The Lancet, 29 February, 2020, Vol. 395 (10225), pp. 689–697. DOI:10.1016/S0140–6736(20)30260–9.; Hagberg, A. A., Schult, D. A., Swart, P. J. Exploring network structure, dynamics, and function using NetworkX. Proceedings of the 7th Python in Science Conference (SciPy 2008). Eds.: Gäel Varoquaux, Travis Vaught, Jarrod Millman, Pasadena, CA, USA, August 2008, pp. 11–15.; Gillespie, D. T. A general method for numerically simulating the stochastic time evolution of coupled chemical reactions. Journal of Computational Physics, Vol. 22 (4), December, 1976, pp. 403–434.; Братусь А. С., Новожилов А. С., Платонов А. П. Динамические системы и модели биологии. – М.: Физматлит, 2010.– 400 с.; Kiss, I., Miller, J., Simon, P. Mathematics of Epidemics on Networks: from Exact to Approximate Models. Springer Math, 2007, 413 p.; Deng, Xiaomin; Wang, Xiaomeng. The Application of Gillespie Algorithm in Spreading. 3rd International Conference on Mechatronics Engineering and Information Technology (ICMEIT 2019), April 2019, pp. 688–695. DOI:10.2991/icmeit‑19.2019.110.; Официальный сайт ОАО «РЖД». [Электронный ресурс]: https://www.rzd.ru/. Доступ 15.06.2020.; Вентцель Е. C. Исследование операций: задачи, принципы, методология: Учеб. пособие.– 5‑е изд., стер. – М.: Наука; Главная редакция физико-математической литературы, 1980.– 208 с.; EoN (Epidemics on Networks): a fast, flexible Python package for simulation, analytic approximation, and analysis of epidemics on networks. [Электронный ресурс]: https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.01731. Доступ 19.06.2020.; Gillespie, D. T. Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. Journal of Computational Physics, 01 December, 1977, Vol. 81 (25), pp. 2340–2361. DOI:10.1021/j100540a008.; Kamina, K. M., Mwalili, S., Wanjoya, A. The Modeling of a Stochastic SIR Model for HIV/AIDS Epidemic Using Gillespie’s Algorithm. International Journal of Data Science and Analysis, 2019, Vol. 5, No. 6, pp. 117–122. DOI:10.11648/j.ijdsa.20190506.12.; Mo, Baichuan; Feng, Kairui; Shen, Yu; Tam, Clarence; Li, Daqing; Yin, Yafeng; Zhao, Jinhua. Modeling Epidemic Spreading through Public Transit using Time-Varying Encounter Network. [Электронный ресурс]: https://arxiv.org/pdf/2004.04602.pdf. Доступ 19.06.2020.; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2051

Availability: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2051
https://doi.org/10.30932/1992-3252-2020-18-6-06-29

View record from BASE

4

Academic Journal

Mathematical Single-Player Computer Game Model to Reproduce Duel Fight of Tanks ; Математическая модель однопользовательской компьютерной игры, воспроизводящей дуэльный бой танков

Authors: V. Serdukov I., N. Serdyukova A., S. Shishkina I., В. Сердюков И., Н. Сердюкова А., С. Шишкина И.

Source: Mathematics and Mathematical Modeling; № 3 (2020); 29-42 ; Математика и математическое моделирование; № 3 (2020); 29-42 ; 2412-5911

Subject Terms: computer game, duel fight, mathematical model, markov random process, компьютерная игра, дуэльный бой, математическая модель, Марковский случайный процесс

File Description: application/pdf

Relation: https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/225/176; Охота на призраков / Armored Warfare «Проект Армата». Режим доступа: http://www.aw.mail.ru (дата обращения 23.08.2020).; Барятинский М.Б. Советские танковые асы. М.: Эксмо, 2008. 350 с.; Архипов В.С. Время танковых атак. М.: Эксмо, 2009. 352 с.; Катуков М.Е. Танковые бои: (Из опыта фронтовика). М.: Воениздат, 1942. 17 с.; Костенко Ю.П. Танки (воспоминания и размышления). В 3-х ч. Ч. 2. М.: ЭРА, 1997. 108 с.; Отечественные бронированные машины. ХХ век. [В 4 т.]. Т. 2: 1941-1945. М.: Экспринт, 2005. 448 с.; Герои Советского Союза: Краткий биографический словарь / А.А. Бабаков и др. [Т.] 2: Любов - Ящук. М.: Воениздат, 1988. 863 с.; Отечественные бронированные машины. ХХ век. [В 4 т.]. Т. 3: 1946-1965. М.: Цейхгауз, 2010. 672 с.; АО «Научно-производственная корпорация «Уралвагонзавод». Режим доступа: http://www.uralvagonzavod.ru (дата обращения 24.08.2020).; Морз Ф.М., Кимбелл Дж.Е. Методы исследования операций: пер. с англ. М.: Сов. радио, 1956. 307 с. [Morse Ph.M., Kimball G.E. Methods of operations research. N.Y.: Wiley, [1951]. 158 p.].; Математические модели боевых действий / П.Н. Ткаченко, Л.Н. Куцев, Г.А. Мещеряков и др.; под ред. П.Н. Ткаченко. М.: Сов. радио, 1969. 240 с.; Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Сов. радио, 1972. 551 с.; Чуев В.Ю., Дубограй И.В. Вероятностная модель дуэльного боя с переменными эффективными скорострельностями // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2016. № 3(108). С. 118-124. DOI:10.18698/0236-3941-2016-3-118-124; Чуев В.Ю., Дубограй И.В. Стохастические модели дуэльного боя двух единиц // Математическое моделирование и численные методы. 2016. № 2(10). С. 69-84. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_26526407_58632028.pdf (дата обращения 24.08.2020).; Сердюков В.И, Сердюкова Н.А., Шишкина С.И. Использование элементов искусственного интеллекта для повышения надежности технических изделий // Вестник машиностроения. 2017. № 10. С. 29-32.; https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/225

Availability: https://www.mathmelpub.ru/jour/article/view/225
https://doi.org/10.24108/mathm.0320.0000225

View record from BASE

5

Academic Journal