Mathematical modeling of the vaccination influence on the COVID-19 epidemic propagation ; Математическое моделирование влияния вакцинации на распространение эпидемии COVID-19

Authors: P. S. Grinchuk, S. P. Fisenko, A. I. Shnip, П. С. Гринчук, С. П. Фисенко, А. И. Шнип

Contributors: The authors are much grateful for the support of the Belarusian Republican Foundation for Fundamental Research (Grant Т21КОВИД-033)., Авторы признательны за поддержку БРФФИ (грант Т21КОВИД-033).

Source: Doklady of the National Academy of Sciences of Belarus; Том 66, № 3 (2022); 274-279 ; Доклады Национальной академии наук Беларуси; Том 66, № 3 (2022); 274-279 ; 2524-2431 ; 1561-8323 ; 10.29235/1561-8323-2022-66-3

Subject Terms: коэффициент распространения, COVID-19, vaccination, mathematical modeling, population size, distribution coefficient, вакцинация, математическое моделирование, численность популяции

File Description: application/pdf

Relation: https://doklady.belnauka.by/jour/article/view/1064/1061; Grinchuk, P. S. Physical Kinetics and Simulation of the Spread of an Epidemic / P. S. Grinchuk, S. P. Fisenko // J. Eng. Phys. Thermophys. – 2021. – Vol. 94, N 1. – P. 1–5. https://doi.org/10.1007/s10891-021-02267-z; Shnip, A. I. Epidemic Dynamics Kinetic Model and Its Testing on the Covid-19 Epidemic Spread Data / A. I. Shnip // J. Eng. Phys. Thermophys. – 2021. – Vol. 94, N 1. – P. 6–17. https://doi.org/10.1007/s10891-021-02268-y; Isothermal Evaporation Rate of Deposited Liquid Aerosols and the SARS-CoV-2 Coronavirus Survival / P. S. Grinchuk [et al.] // Aerosol Air Qual. Res. – 2021. – Vol. 21, N 3. – Art. 200428. https://doi.org/10.4209/aaqr.2020.07.0428; Fanelli, D. Analysis and forecast of COVID-19 spreading in China, Italy and France / D. Fanelli, F. Piazza // Chaos Soliton Fract. – 2020. – Vol. 134. – Art. 109761. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109761; Гринчук, П. С. Несколько одновременных волн в распространении COVID-19. Объяснение длительного плато [препринт] / П. С. Гринчук, С. П. Фисенко // Preprints.ru. – 2020. – 1 июня. https://doi.org/10.24108/preprints-3112063; Grinchuk, P. S. Power-law multi-wave model for COVID-19 propagation in countries with nonuniform population density [preprint] / P. S. Grinchuk, S. P. Fisenko // arXiv. – 2020. – 14 December. https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.06383; Kaxiras, E. Multiple epidemic wave model of the covid-19 pandemic: Modeling study / E. Kaxiras, G. Neofotistos // Journal of Medical Internet Research. – 2020. – Vol. 22, N 7. – Art. e20912. https://doi.org/10.2196/20912; Статистическое прогнозирование динамики эпидемиологических показателей заболеваемости COVID-19 в Республике Беларусь / Ю. С. Харин [и др.] // Журн. Белорус. гос. ун-та. Математика. Информатика. – 2020. – № 3. – С. 36–50. https://doi.org/10.33581/2520-6508-2020-3-36-50; WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard [Electronic resource]. – Mode of access: https://covid19.who.int/. – Date of access: 02.04.2021.; Ehrhardt, M. SIR-based mathematical modeling of infectious diseases with vaccination and waning immunity / M. Ehrhardt, J. Gašper, S. Kilianová // Journal of Computational Science. – 2019. – Vol. 37. – Art. 101027. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2019.101027; Martínez-Rodríguez, D. Analysis of key factors of a SARS-CoV-2 vaccination program: A mathematical modeling approach / D. Martínez-Rodríguez, G. Gonzalez-Parra, R. J. Villanueva // Epidemiologia. – 2021. – Vol. 2, N 2. – P. 140–161. https://doi.org/10.3390/epidemiologia2020012; https://doklady.belnauka.by/jour/article/view/1064

Availability: https://doklady.belnauka.by/jour/article/view/1064
https://doi.org/10.29235/1561-8323-2022-66-3-274-279

Algorithm and Results of Short-Term Forecast of Changes in the COVID-19 Spread Coefcient in the Constituent Entities of the Russian Federation ; Алгоритм и результаты краткосрочного прогноза изменения коэффициента распространения COVID-19 в субъектах Российской Федерации

Authors: A. Ya. Nikitin, M. V. Chesnokova, S. V. Balakhonov, А. Я. Никитин, М. В. Чеснокова, С. В. Балахонов

Source: Problems of Particularly Dangerous Infections; № 3 (2021); 98-105 ; Проблемы особо опасных инфекций; № 3 (2021); 98-105 ; 2658-719X ; 0370-1069

Subject Terms: прогноз, rate of infection spread, time series, forecast, коэффициент распространения инфекции, временные ряды

File Description: application/pdf

Relation: https://journal.microbe.ru/jour/article/view/1553/1238; WHO Director-General’s opening remarks at the media briefng on COVID19, 11 March 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefng-on-covid-19---11-march-2020 (дата обращения 18.11.2020).; Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., Карнаухов И.Г., Иванова А.В., Щербакова С.А. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 1: Модели реализации профилактических и противоэпидемических мероприятий. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 1:6–13. DOI:10.21055/0370-1069-2020-1-6-13.; Adhikari S., Meng S., Wu Y., Mao Y., Ye R., Wang Q., Sun C., Sylvia S., Rozelle S., Raat H., Zhou H. Epidemiology, causes, clinical manifestation and diagnosis, prevention and control of coronavirus disease (COVID-19) during the early outbreak period: a scoping review. Infect. Dis. Poverty. 2020; 9(1):29. DOI:10.1186/s40249-020-00646-x.; Updated information. [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/ (дата обращения 16.08.2020).; Букин Ю.С., Джиоев Ю.П., Бондарюк А.Н., Ткачев С.Е., Злобин В.И. Применение универсальной математической модели эпидемического процесса «SRID» для прогноза развития эпидемии COVID-19 в городе Москва. PREPRINTS.RU. 2020. [Электронный ресурс]. DOI:10.24108/preprints-3112045 (дата обращения 16.08.2020).; Zhao S., Chen H. Modeling the epidemic dynamics and control of COVID-19 outbreak in China. Quant. Biol. 2020; 1–9. DOI:10.1007/s40484-020-0199-0.; Rong X., Yang L., Chu H., Fan M. Effect of delay in diagnosis on transmission of COVID-19. Math. Biosci. Eng. 2020; 17(3): 2725–40. DOI:10.3934/mbe.2020149.; Wallinga J., Lipsitch M. How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers. Proc. Biol. Sci. 2007; 274(1609):599–604. DOI:10.1098/rspb.2006.3754.; Блох А.И., Пеньевская Н.А., Рудаков Н.В., Лазарев И.И., Михайлова О.А., Федоров А.С., Пневский Ю.А. Эпидемический потенциал COVID-19 в Омской области на фоне противоэпидемических мероприятий. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:36–42. DOI:10.21055/0370-1069-2020-3-36-42.; Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., Плоскирева А.А., Дубоделов Д.В., Тиванова Е.В., Пшеничная Н.Ю., Каленская А.В., Яцышина С.Б., Шипулина О.Ю., Родионова Е.Н., Петрова Н.С., Соловьева И.В., Квасова О.А., Вершинина М.А., Мамошина М.В., Клушкина В.В., Чурилова Н.С., Панасюк Я.В., Власенко Н.В., Остроушко А.А., Балмасов Е.С., Мосунов А.В. Гендерно-возрастная характеристика пациентов с COVID–19 на разных этапах эпидемии в Москве. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:27–35. DOI:10.21055/0370-1069-2020-3-27-35.; Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., Карнаухов И.Г., Иванова А.В., Щербакова С.А. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 2: особенности течения эпидемического процесса COVID-19 во взаимосвязи с проводимыми противоэпидемическими мероприятиями в мире и Российской Федерации. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 2:6–12. DOI:10.21055/0370-1069-2020-2-6-12.; Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова А.А., Балахонов С.В., Чеснокова М.В., Дубровина В.И., Лялина Л.В., Смирнов В.С., Трухина А.Г., Пережогин А.Н., Пятидесятникова А.Б., Брюхова Д.Д., Киселева Н.О., Гефан Н.Г., Гаврилова О.В., Гаврилова Т.А., Ломоносова В.И., Тотолян А.А. Опыт исследования серопревалентности к вирусу SARS-CoV-2 населения Иркутской области в период вспышки COVID-19. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:106–13. DOI:10.21055/0370-1069-2020-3-106-113.; Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник. М.: Финансы и статистика; 2000. 480 с.; Ивантер Э.В., Коросов А.В. Элементарная биометрия. Петрозаводск: ПетрГУ; 2013. 110 с.; https://journal.microbe.ru/jour/article/view/1553

Availability: https://journal.microbe.ru/jour/article/view/1553
https://doi.org/10.21055/0370-1069-2021-3-98-105

РАСЧЁТ ЗВУКОИЗОЛЯЦИИ МНОГОСЛОЙНОЙ КОНСТРУКЦИИ НА ОСНОВЕ МЕТОДА «ОБРАТНОЙ МАТРИЦЫ»

Authors: ПОПОВ ПАВЕЛ АЛЕКСАНДРОВИЧ, ОСИПОВ АЛЕКСАНДР СЕРГЕЕВИЧ, СИНДЮКОВ АРТЁМ АРСЕНТЬЕВИЧ

Subject Terms: АКУСТИЧЕСКОЕ ДАВЛЕНИЕ, ЗВУКОИЗОЛЯЦИЯ, КОЭФФИЦИЕНТ ПОТЕРЬ, ОБРАТНАЯ МАТРИЦА, ИМПЕДАНС, КОЭФФИЦИЕНТ РАСПРОСТРАНЕНИЯ, ВОЛНОВОЕ ЧИСЛО, ЧАСТОТА

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/raschyot-zvukoizolyatsii-mnogosloynoy-konstruktsii-na-osnove-metoda-obratnoy-matritsy
http://cyberleninka.ru/article_covers/15957866.png

Электродинамический расчет комплексного коэффициента распространения электромагнитной волны в волноведущей структуре «Углеродная нанотрубка графен» в терагерцовом и инфракрасном диапазонах

Source: Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Физико-математические науки.

Subject Terms: 0103 physical sciences, УГЛЕРОДНЫЕ НАНОТРУБКИ, МОНОСЛОЙ ГРАФЕНА, КОМПЛЕКСНЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ РАСПРОСТРАНЕНИЯ, ХИМИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ, ТЕРАГЕРЦ, БЛИЖНИЙ ИНФРАКРАСНЫЙ ДИАПАЗОН, 01 natural sciences, 7. Clean energy

File Description: text/html

Access URL: http://cyberleninka.ru/article_covers/15827426.png
http://cyberleninka.ru/article/n/elektrodinamicheskiy-raschet-kompleksnogo-koeffitsienta-rasprostraneniya-elektromagnitnoy-volny-v-volnoveduschey-strukture

Расчёт звукоизоляции многослойной конструкции на основе метода «Обратной матрицы»

Source: Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королёва (национального исследовательского университета).

Subject Terms: АКУСТИЧЕСКОЕ ДАВЛЕНИЕ, ЗВУКОИЗОЛЯЦИЯ, КОЭФФИЦИЕНТ ПОТЕРЬ, ОБРАТНАЯ МАТРИЦА, ИМПЕДАНС, КОЭФФИЦИЕНТ РАСПРОСТРАНЕНИЯ, ВОЛНОВОЕ ЧИСЛО, ЧАСТОТА

File Description: text/html

Access URL: http://cyberleninka.ru/article_covers/15957866.png
http://cyberleninka.ru/article/n/raschyot-zvukoizolyatsii-mnogosloynoy-konstruktsii-na-osnove-metoda-obratnoy-matritsy