Математическое моделирование распространения эпидемии коронавируса COVID-19 в Москве
(Стр. 99-105)

Для моделирования распространения коронавируса COVID-19 в Москве применяется дискретное логистическое уравнение, описывающее рост численности заболевших. Для проверки адекватности математической модели проведено сравнение результатов моделирования с распространением коронавируса в Китае. Определены параметры логистического уравнения для Москвы на интервале [01.03.20-08.04.20]. Приведено сравнение показателей роста численности инфицированных COVID-19 для ряда европейских, азиатских стран и США. Рассмотрены 4 сценария распространения коронавируса COVID-19 в Москве. Для каждого сценария получены кривые прироста числа инфицированных и графики увеличения общего числа заболевших, изучена динамика распространения инфекции по дням. Определены времена пиков, периоды эпидемии, численность инфицированных на пике и их прирост.

Куркина Е.С., Васецкий А.М., Кольцова Э.М., (2020), МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЭПИДЕМИИ КОРОНАВИРУСА COVID-19 В МОСКВЕ. Computational nanotechnology, 1 => 99-105.

Verhulst P.F. Mathematical researches into the law of population growth increase. Nouveaux Mémoires de l’Académie Royale des Sciences et Belles-Lettres de Bruxelles. 1845. Vol. 18. Pp. 1-42.
Malthus T.R. An essay on the principle of population as it affects the future improvement of society, with remarks on the speculations of Mr M. Godwin // Condorcet, and other writers. London: J. Johnson. 1798.
Pearl R., Reed L.J. On the rate of growth of the population of the United States since 1790 and its mathematical representation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1920. Vol. 6. No. 6. P. 275.
Ризниченко Г.Ю. Математические модели в биологии. М.- Ижевск: РХД. 2002.
Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Математические методы в биологии и экологии. Биофизическая динамика продукционных процессов: учебник для бакалавриата и магистратуры. В 2 ч. Ч. 2. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2018. 185 с. (Серия: Университеты России).
Cherniha R., Davydovych V. A mathematical model for the coronavirus COVID-19 outbreak. arXiv preprint arXiv: 2004.01487. 2020.
Qi C. et al. Model studies on the COVID-19 pandemic in Sweden. arXiv preprint arXiv: 2004.01575. 2020.
Фейгенбаум М. Универсальность в поведении нелинейных систем // Успехи физических наук. 1983. Т. 141. № 10. С. 343-374.
Кольцова Э.М., Гордеев Л.С. Методы синергетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1999. 256 c.
Кольцова Э.М., Третьяков Ю.Д., Гордеев Л.С., Вертегел А.А. Нелинейная динамика и термодинамика необратимых процессов в химии и химической технологии. М.: Химия, 2001.
URL:htt s://en.wikipedia.org/wiki/Template:2019%E2%80%9320_ coronavirus_pandemic_data/Mainland_China_medical_cases
URL: https://www.worldometers.info/coronavirus/
URL: https://ncov.blog/countries/ru/77/

коронавирус COVID-19, математическое моделирование, логистическое уравнение, сценарии развития эпидемии.