Перевод модели в дискретную форму для работы с Excel

· h – шаг дескритидации.

4.3 Воссоздание китайского примера

В электронную таблицу Microsoft Excel были введены следующие параметры: Параметр К (население страны) был взят равным 1,439,323,776[9] так как это реальное население Китая взятое из официальной статистики сети интернет. Количество отрезков времени было взято равное 120 “условный год”, количество точек разбиения временного отрезка было взято равным 120.

По примеру борьбы с пандемией в Китае, управление по предотвращению распространения пандемии со стороны правительства в первый месяц было взято за 0 (пандемия развивалась свободно), последующие 4 месяца на определённых территориях страны меры по борьбе с пандемией были очень жестокими, а на других территориях принимались “полумеры” поэтому в этот период значение параметра противодействия пандемии было взято за 0.65. После этого момента на территории Китая распростронение пандемии почти закончилось, в моём примере значение параметра противодействия пандемии было взято за 1, так как контроль за остатками людей болеющих и переносящих заболевание не имеет сложности для государства.[10]

Работа с таблицей показала, что количество людей встретившихся с болезнью составило 88,840 человек, что достаточно сильно приближено к реальности. Количество заражённых в Китае было взято из официальной доступной статистики сети интернет (91,324 человека)[9], (дата обращения 01.03.21).

 

4.4 Воссоздание российского примера

В электронную таблицу Microsoft Excel были введены следующие параметры: Параметр К (население страны) был взят равным 144,400,000 так как это реальное население России, взятое из официальной статистики сети интернет. Количество отрезков времени было взято равное 120 “условный год”, количество точек разбиения временного отрезка было взято равным 120.[11]

Впервые 2 месяца на территории Российской Федерации меры по противостоянию развития пандемии почти не принимались, поэтому параметр отвечающий за значение противодействия вирусу в этот период был выставлен со значением 0.1. После этого периода параметр в течении месяца имел значение 0.9 так как принимались крайне серьёзные меры по борьбе с развитием пандемии в стране. Остальные 9 месяцев года так же были смоделированы с помощью модели.[8]

В итоге через год модель показала результаты совсем непохожие на реальную ситуацию по количеству выявленных случаев заражения. В реальности болезнь была выявлена у 4,771,372[11] человек, но модель показало, что практически всё население страны встретилось с болезнью к этому моменту. Но стоит заметить, что вплоть до 5 месяца (июня) с начала рассматриваемого отрезка времени показатели модели, и количество реальных случаев заражения в стране сопастовимы.

На примере Китая можно сделать вывод, что данная модель подходит для прогнозирования развития пандемии. Российский пример показывает, что модель эффективна на начальных сроках развития эпидемии (около полугода). Анализируя результаты можно утверждать, что Россия испытывает проблемы продолжительное время, так как не были приняты оперативные меры по сдерживанию эпидемии. В Китае же реакция была своевременна. (Приложение 1)

 

Заключение

Математическое моделирование оказалось довольно интересным и полезным занятием. Это умение может пригодится мне в жизни ещё ни раз. С помощью созданной и разобранной мной модели (приложение 1), а именно «развитие пандемии», я сделал вывод, что средства индивидуальной защиты и остальные мелкие меры по защите от вируса, так же имеют значение, так как замедляют развитие эпидемии. С помощью инструктажа, проведённого для одноклассников, я попытался объяснить им принципы работы математического моделирования и тот факт, что важно соблюдать дистанцию и использовать средства индивидуальной защиты в общественных местах. Кроме этого, подобный инструктаж был размещён в социальной сети «Вконтакте» (Приложение 2), для донесения данной информации в более широкие массы. Моя работа направлена на то, чтобы доказать молодёжи о действенности и важности методов защиты, а так же мне было интересно узнать о таком разделе математики как математическое моделирование. Математическая модель, является интерактивным и наглядным способом представления информации, благодаря чему она воспринимается легче.

После проделанной работы я могу утверждать, что со вспышками различных эпидемий можно успешно бороться, как сделал это Китай. Главное - это быстрое реагирование на вспышку эпидемии и применении жёстких мер на начальном этапе, такой способ является самым эффективным, так как количество заразившихся без принятия нужных мер растёт в геометрической прогрессии.

 

 

Список литературы

Книга одного автора

1) Мирзоев М. С. Основы математической обработки информации / М. С. Мирзоев: Прометей, 2016. – 318с.

Книга двух авторов

2) Горлач Б.А., Шахов В.Г. Математическое моделирование. Построение моделей и численная реализация / Б. А. Горлач, В. Г. Шахов: Лань 2018. – 292с.

Электронные источники

3) URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D1%8D%D0%BF%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%B9_%D0%B8_%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%B9 (дата обращения: 29.02.21)

4) URL: https://nfp2b.ru/2020/04/06/modelirovanie-rasprostraneniya-virusa/ (дата обращения: 05.03.21)

5) URL:  http://math.phys.msu.ru/archive/2018_2019/27/OMM1.pdf (дата обращения: 14.01.21)

6) URL: https://tass.ru/obschestvo/10836091 (дата обращения: 15.03.21)

7) URL: https://rg.ru/2020/11/18/reg-ufo/ustanovleny-tri-glavnye-opasnosti-dlia-vseh-zabolevshih-covid-19.html (дата обращения: 15.03.21)

8) URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_COVID-19_%D0%B2_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8#%D0%AF%D0%BD%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C_%E2%80%94_%D1%84%D0%B5%D0%B2%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8C_2020_%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D0%B0 (дата обращения: 25.04.21)

9) URL: https://exponenta.ru/mbd?utm_source=google&utm_medium=showcase&utm_campaign=search&utm_content=4&gclid=EAIaIQobChMIrqzFgbmZ8AIVEdmyCh1qmQEpEAAYASAAEgJBafD_BwE (дата обращения: 01.03.21)

10) URL: https://lenta.ru/news/2021/01/16/prognoz/ (дата обращения: 10.04.21)

11) URL: https://www.rbc.ru/story/5e2881539a794724ab627caa (дата обращения: 25.04.21)

 

Приложение 1

График интенсивности применяются мер по противодействию распространения заболевания в момент времени t. (Китай)

 

 

График, показывающий сколько членов популяции, встретилось с болезнью к моменту времени t. (Китай)

 

 

График показывающий прирост, встретившихся с болезнью в шаг дескритидации. (Китай)

 

 

График интенсивности применяются мер по противодействию распространения заболевания в момент времени t. (Россия)

 

График, показывающий сколько членов популяции, встретилось с болезнью к моменту времени t. (Россия)

 

 

График показывающий прирост, встретившихся с болезнью в шаг дескритидации. (Россия)

 

Приложение 2

Фотографии с проведённого инструктажа в 10А классе.

 

 

 

Пост с документом о математическом моделировании, выложенный мной в социальной сети «Вконтакте».