npeЯдерная физика и инжинирингNuclear Physics and Engineering2079-56292079-5637МИФИ10.56304/S2079562925060119TIIDKYnpe-623Research ArticleМатематическое моделирование в ядерных технологияхMathematical Modeling in Nuclear TechnologiesК ОПРЕДЕЛЕНИЮ КОНСТАНТ СКОРОСТЕЙ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКИХ ПЕРЕХОДОВ В SEIR МОДЕЛИTOWARDS THE DETERMINATION OF RATE CONSTANTS OF EPIDEMIOLOGICAL TRANSITIONS IN THE SEIR MODELКаримовА. Р.KarimovA. R.СоломатинМ. А.SolomatinM. A.Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”; Объединенный институт высоких температур РАНРоссияNational Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute); Institute for High Temperatures of the Russian Academy of SciencesRussian FederationНациональный исследовательский ядерный университет “МИФИ”РоссияNational Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)Russian Federation202628042026172183187Copyright © Каримов А.Р., Соломатин М.А., 20262026Каримов А.Р., Соломатин М.А.Karimov A.R., Solomatin M.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://npe.elpub.ru/jour/article/view/623

Рассматриваются возможные подходы к определению констант скоростей эпидемиологических переходов для SEIR модели распространения эпидемии. Используя аналогию базовой SEIR модели с уравнениями физической и химической кинетики, предлагается включить в зависимости для скоростей эпидемиологических переходов как физические и медико-биологические, так и социокультурные факторы, характеризующие рассматриваемый социум.

Possible approaches to determining the rate constants of epidemiological transitions for the SEIR model of epidemic spread are discussed. Using the analogy of the basic ER model with the equations of physical and chemical kinetics, it is proposed to include both physical and biomedical, as well as socio-cultural factors characterizing the society in question, depending on the rates of epidemiological transitions.

SEIRчисло Данбараконстанта скорости передачи инфекцииSEIRDunbar numbertransmission rate constantsReferencesКолесниченко А.А. Сравнительный анализ моделей распространения инфекций // Общество, образование, наука в современных парадигмах развития. 2020. C. 214.Колесниченко А.А. Сравнительный анализ моделей распространения инфекций // Общество, образование, наука в современных парадигмах развития. 2020. C. 214.Tolles J., Luong T.B. Modeling epidemics with compartmental models // J. Am. Med. Assoc. 2020. V. 323 (24). P. 2515–2516.Tolles J., Luong T.B. Modeling epidemics with compartmental models // J. Am. Med. Assoc. 2020. V. 323 (24). P. 2515–2516.Tang L. et al. A review of multi-compartment infectious disease models // Int. Stat. Rev. 2020. V. 88 (2). P. 462– 513.Tang L. et al. A review of multi-compartment infectious disease models // Int. Stat. Rev. 2020. V. 88 (2). P. 462– 513.Акимов В.А., Бедило М.В., Иванова Е.О. Математические модели эпидемий и пандемий как источников чрезвычайных ситуаций биологосоциального характера // Технологии гражданской безопасности. 2022. T. 19. № 3 (73). C. 10.Акимов В.А., Бедило М.В., Иванова Е.О. Математические модели эпидемий и пандемий как источников чрезвычайных ситуаций биологосоциального характера // Технологии гражданской безопасности. 2022. T. 19. № 3 (73). C. 10.Братусь А.С., Новожилов А.С., Платонов А.П. Динамические системы и модели биологии. 2010. Москва: Физматлит.Братусь А.С., Новожилов А.С., Платонов А.П. Динамические системы и модели биологии. 2010. Москва: Физматлит.Эмануэль Н.М., Кнорре Д.Г. Курс химической кинетики. 1984. Москва: Высшая школа.Эмануэль Н.М., Кнорре Д.Г. Курс химической кинетики. 1984. Москва: Высшая школа.Karimov A.R., Stenflo L., Yu M.Y. Dynamics of charged aerosols relevant to transmission of airborne infections // Phys. Scr. 2022. V. 97 (8). P. 085007.Karimov A.R., Stenflo L., Yu M.Y. Dynamics of charged aerosols relevant to transmission of airborne infections // Phys. Scr. 2022. V. 97 (8). P. 085007.Каримов А.Р., Соломатин М.А. Особенности распространения аэрозольных частиц в техногенных условиях // Вестник НИЯУ МИФИ. 2024. T. 13 (1). C. 30–39.Каримов А.Р., Соломатин М.А. Особенности распространения аэрозольных частиц в техногенных условиях // Вестник НИЯУ МИФИ. 2024. T. 13 (1). C. 30–39.Virgo S.E. Loschmidt’s Number // Sci. Prog. (London, U. K.). 1933. V. 27 (108). P. 634–649.Virgo S.E. Loschmidt’s Number // Sci. Prog. (London, U. K.). 1933. V. 27 (108). P. 634–649.Liska D., Gritsev V. The Loschmidt Index // SciPost Phys. 2021. V. 10 (5). P. 100.Liska D., Gritsev V. The Loschmidt Index // SciPost Phys. 2021. V. 10 (5). P. 100.Dunbar R. How many friends does one person need? Dunbar’s number and other evolutionary quirks. 2010. London: Faber and Faber, Ltd.Dunbar R. How many friends does one person need? Dunbar’s number and other evolutionary quirks. 2010. London: Faber and Faber, Ltd.Wellman B. Is Dunbar’s number up? // Br. J. Med. Psychol. 2012. V. 103 (2).Wellman B. Is Dunbar’s number up? // Br. J. Med. Psychol. 2012. V. 103 (2).Karimov A.R., Schamel H. Singular flow dynamics in three space dimensions driven by advection // Phys. Plasmas. 2002. V. 9 (3). P. 811.Karimov A.R., Schamel H. Singular flow dynamics in three space dimensions driven by advection // Phys. Plasmas. 2002. V. 9 (3). P. 811.Karimov A.R., Korshunov A.M., Beklemishev V.V. Influence of chemical reactions on the nonlinear dynamics of dissipative flows // Phys. Scr. 2015. V. 90 (8). P. 085203.Karimov A.R., Korshunov A.M., Beklemishev V.V. Influence of chemical reactions on the nonlinear dynamics of dissipative flows // Phys. Scr. 2015. V. 90 (8). P. 085203.Leonov A.S., Nagornov O.V., Tyuflin S.A. Statement of the inverse problem for Covid-19 variable parameters and algorithm for its solution // AIP Conf. Proc. 2023. V. 2849 (1). P. 400001.Leonov A.S., Nagornov O.V., Tyuflin S.A. Statement of the inverse problem for Covid-19 variable parameters and algorithm for its solution // AIP Conf. Proc. 2023. V. 2849 (1). P. 400001.Carcione J.M. et al. A simulation of a COVID-19 epidemic based on a deterministic SEIR model // Front. Public Health. 2020. V. 8. P. 230.Carcione J.M. et al. A simulation of a COVID-19 epidemic based on a deterministic SEIR model // Front. Public Health. 2020. V. 8. P. 230.He S., Peng Y., Sun K. SEIR modeling of the COVID-19 and its dynamics // Nonlinear Dyn. 2020. V. 101. P. 1667–1680.He S., Peng Y., Sun K. SEIR modeling of the COVID-19 and its dynamics // Nonlinear Dyn. 2020. V. 101. P. 1667–1680.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.