Воронеж облачно с прояснениями +7°C
USD
76.97
EUR
90.01
Предложить новость
1
Прямой эфир
13:39 Сегодня
1 мин
0
170

Нашли ошибку?
Выделите её и нажмите Ctrl+Enter

Математическую модель распространения ВИЧ создали воронежские учёные

13:39 2026-04-11
1 мин
0
170
Она учитывает факторы передачи инфекции и миграционные процессы
Фото: freepik.com

Воронежские учёные создали математическую модель, которая прогнозирует распространение ВИЧ с учётом миграции. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе Воронежского государственного университета инженерных технологий (ВГУИТ).

Разработка принадлежит учёным ВГУИТ под руководством заведующей кафедрой высшей математики, кандидата физико-математических наук Марины Половинкиной. Также вклад в разработку внесли коллеги из Воронежского госуниверситета (ВГУ).

В основе модели — система нелинейных дифференциальных уравнений. Она описывает, как вирус передаётся между разными группами людей: восприимчивыми, инфицированными и так далее. А миграция встроена как перемещение людей между регионами. Это позволяет прогнозировать очаги заболевания и долгосрочные тенденции.

Сам институт поясняет: модель подходит не только для ВИЧ, но и для анализа любых инфекционных болезней. В ходе исследования учёные установили условия асимптотической устойчивости стационарного решения. Проще говоря при каких раскладах эпидемия пойдёт на спад.

По словам Марины Половинкиной, такие результаты чрезвычайно важны. Математическая модель помогает оценить течение эпидпроцесса и предотвратить распространение инфекции.

Евгений МОРОЗОВ

Следите за новостями в наших соцсетях: Telegram, ВКонтакте, Одноклассники, Дзен и Max.

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Оставляя комментарий, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработки персональных данных и правилами общения на сайте tv-gubernia.ru. Чтобы отслеживать ответы и реакции пользователей на ваши комментарии, необходимо авторизоваться.

Самое читаемое

Последние комментарии

Отправка сообщения об ошибке

Отправить

МЫ В СОЦСЕТЯХ

page load time: 0.29163908958435