• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 123458, Москва, Таллинская улица, 34 (м. "Строгино").

Телефон:
(495) 772-95-90 *11086
(915) 317-30-12

E-mail: avbelov@hse.ru

Руководство
Заместитель руководителя Гришунина Юлия Борисовна
Статья
Exact solution for 1D deep bed filtration with particle capture by advection and dispersion

L.I. KUZMINA, Osipov Y. V.

International Journal of Non-Linear Mechanics. 2021. Vol. 137.

Глава в книге
Enumeration outcome procc\ess of a combinatorial schemes

Enatskaya N.

In bk.: 46TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON APPLICATION OF MATHEMATICS IN ENGINEERING AND ECONOMICS (AMEE’20). Vol. 2333. Iss. 3. 2021. Ch. 2333. P. 1-7.

Препринт
Extension of functions on finite sets to Fourier transforms

Lebedev V.

arxiv.org. math. Cornell University, 2021. No. arXiv:2110.07092.

Cвидетельство о государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ

Сотрудники Департамента пикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ в составе группы авторов получили свидетельство о государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности компьютерной программы «Оценка параметра «Интенсивность заражения» математической модели SIR+A эпидемической ситуации в мегаполисе по одной переменной»


Авторы: Ю.Б. Гришунина (ст.преподаватель Департамента  прикладной математики),  Н.А.Контаров (доцент Сеченовского университета), Александрова А.И. (студентка МИЭМ НИУ ВШЭ), Г.В. Архарова (доцент  Сеченовского университета),  С.А. Гришунина (ассистент Департамента прикладной математики).
В составе группы авторов получила свидетельство студентка 4 курса образовательной программы  «Прикладная математика»  Анастасия Александрова.

Программа предназначена для построения оценки параметра «Интенсивность заражения» модели SIR+A, описанной в Патенте РФ №2572227 от 03.12.2015 (Н.А.Контаров, Ю.Б.Гришунина, С.А.Гришунина, Г.В.Архарова «Способ анализа и прогноза развития эпидемической ситуации, вызываемой социально значимыми воздушно-капельными инфекциями»), на основе статистических данных с помощью метода наименьших квадратов. При минимизации целевой функции, которая представляет собой сумму квадратов отклонений расчетных значений еженедельной заболеваемости от ее фактических значений, невозможно было использовать стандартные процедуры поиска минимума, поскольку для нахождения расчетных значений в модели SIR+A используются рекуррентные соотношения. Поэтому был разработан и реализован алгоритм перебора значений параметров из заданных допустимых диапазонов, который позволил обработать большой массив данных по заболеваемости.

Программа обеспечивает автоматизированную обработку выборочной репрезентативной информации по понедельной заболеваемости, например, для ОРВИ и гриппа, от районных лечебно-профилактических учреждений административных округов мегаполиса, решает задачи сравнения, усреднения по административному округу и мегаполису, выявлению корреляции значений параметра «Интенсивность заражения» за разные годы, выводит результаты в обзорные Excel-таблицы. 

Программа позволяет визуально оценить адекватность модели и ее применимость для анализа эпидемической ситуации по конкретной социально значимой воздушно-капельной вирусной инфекции на основе графического представления результатов моделирования и реальных данных.

Разработанная программа может быть использована для прогнозирования заболеваемости ОРВИ, гриппом и другими воздушно-капельными инфекциями в мегаполисе, а также для проведения сравнительного анализа эпидемической ситуации в различных территориальных образованиях.