Компютърно математическо моделиране на развитието на епидемията, предизвикана от коронавирус SARS-CoV-2

Съвременният подход за изучаване и прогнозиране на динамиката на епидемичните процеси e свързан с използването на детерминирани математически модели, описвани с диференциални уравнения. Те проследяват количествените изменения във времето на основни групи от популацията, представляващи различни етапи на протичане на заболяването или епидемията (например вирусоносители, хоспитализирани, излекувани). Уравненията в математическия модел описват последователността и скоростта на преходите от една група в друга. Точните зависимости в уравненията се контролират от коефициенти, които отчитат реални (измерими) характеристики на инфекциозната болест и на човешката популация в съответния район и се определят от емпиричните данни.

Най-често използваните модели, включително и за прогнозиране на настоящата пандемия, са базирани на така нареченитеSIR и SEIR модели, които по същество са системи от нелинейни обикновени диференциални уравнения. Конкретно за COVID-19, виж например Брифинга на Белия дом за коронавируса, Епидемичния калкулатор и разработките на Neil Ferguson, Imperial College, London.

Компютърното моделиране на пандемията от COVID-19 е наистина интересна и важна тема, в която ясно си кооперират математическо моделиране и високопродуктивни компютърни изчисления (виж Гранта на института Филдс за математическо моделиране на коронавируса). Това е модерен инструмент не само за прогнозиране, но и за изучаване на механизмите на разпространение на болестта, за оценка на ефекта от различни интервенции или стратегии за контрол на епидемията.

Използвайки математически модели, базирани на диференциални уравнения, екип учени от Факултета по математика и информатика на СУ „Св. Климент Охридски“ (проф. дмн Недю Попиванов, доц. д-р Цветан Христов, доц. д-р Тодор Попов) и колеги от Института по информационни и комуникационни технологии на БАН разработва софтуерно приложение за прогнозиране и проследяване развитието на епидемията от COVID-19 в България. Целта е да могат да се направят правдоподобни хипотези за развитието на епидемиятана базата на реални данни, с които се изчисляват (с подходящи методи) приблизителни стойности на параметрите в модела.

За повече информация: проф. дмн Недю Попиванов (nedyu@fmi.uni-sofia.bg), ръководител на екипа