Наши студенты продолжают участвовать в создании компьютерных программ
В период подготовки выпускной квалификационной работы студентка 4 курса образовательной программы «Прикладная математика» МИЭМ НИУ ВШЭ Анастасия Александрова в составе группы авторов получила три свидетельства о государственной регистрации компьютерных программ в Реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности.
Изначально был реализован алгоритм нахождения оценки параметра «Интенсивность заражения» модели SIR+A путем минимизации целевой функции по одной переменной (Свидетельство №2018613078 от 02.03.2018). Еще две важные задачи были решены в процессе исследования эпидемической модели и данных по заболеваемости ОРВИ и гриппом, предоставленных поликлиниками города Москвы. В рамках исследования применения эпидемической модели SIR+A с использованием статистических данных функционал программы был расширен и получены свидетельства о государственной регистрации для каждой из решенных подзадач (Свидетельство №2018614152 от 02.04.2018, Свидетельство №2018614396 от 05.04.2018). Самостоятельным исследованием, базирующимся на основной программной реализации, стало уточнение других параметров модели и построение оценок для трех и пяти параметров, включая интенсивность заражения.
В программе, реализующей оптимизацию по трем параметрам, была построена кривая, аппроксимирующая данные реальной заболеваемости. Новая аппроксимация более точно соответствует статистическим данным, чем кривая, построенная при оптимизации одного параметра. Минимум целевой функции, представляющей собой сумму квадратов отклонений данных реальной заболеваемости и модельных данных, уменьшился при уточнении других параметров. При решении задачи оптимизации по пяти параметрам было проверено, соответствуют ли значения, полученные с помощью программы для округов и для мегаполиса в целом, общепринятым значениям параметров «Интенсивность выздоровления» и «Скорость потери иммунитета», используемым в научной литературе по эпидемиологии. Все результаты были найдены автоматически и отражены в отчетах по работе программ. Полученные оценки параметров позволяют проводить сравнительный анализ эпидемической ситуации для различных территорий в пределах мегаполиса, а также прогнозировать ее развитие.
