Mathematical Model of Spread of the Epidemic Inside a Railway Compartment Coach ; Математическая модель распространения эпидемии внутри железнодорожного купейного вагона

Συγγραφείς: A. S. Bratus, A. S. Ocheretyanaya, А. С. Братусь, А. С. Очеретяная

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

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

Θεματικοί όροι: 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

Περιγραφή αρχείου: 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

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