Поиск по сайту

    Архив

    Страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

    Математические модели эпизоотологии

    Мысль о том, чтобы средствами математики описать процесс передачи возбудителя, пришла к голландскому математику Бернулли (выходцу из знаменитой семьи математиков) в 1760 году. Ученый пришел к выводу о возможности создания математической теории эпидемий и предложил модель эффективности прививок против оспы. Затем англичанин Уильям Фарр в 1840 году исследовал возникновение эпидемий оспы в Англии за период с 1837 по 1839 годы и определил коэффициенты возникновения болезни. В 1866 году Фарр приступил к разработке математической модели чумы крупного рогатого скота, при помощи которой можно было бы прогнозировать возникновение эпизоотии. Он успешно завершил свой замысел и сумел сделать на основе модели достаточно надежный прогноз.

    Модель Фарра можно считать первой удачной попыткой математически описать эпизоотический процесс.

    В 1889 году русский врач Петр Енько выступил в журнале «Врачи» со статьей «О ходе эпидемий некоторых заразных болезней», в которой изложил свой подход к математическому описанию эпидемии. В 1906 году английский исследователь Брауни опубликовал работу, в которой дал свою трактовку разработке моделей в ветеринарии. Автор утверждал, что между степенью контакта здоровых животных с инфицированными, продолжительностью эпизоотии и количеством животных, которые остались здоровыми, существует самая тесная зависимость.

    В этих первых весьма примитивных моделях подбор расчетных формул использовали для описания волнообразного движения эпидемии.

    Ко второй половике XX века математических моделей так или иначе описывающих эпидемический процесс, насчитывалось значительное число. Появились все предпосылки для создания математической теории эпидемий как раздела математической биологии, чему способствовало два решающих обстоятельства: развитие теории вероятностей и математической статистики; появление электронно-вычислительных машин, которым под силу решение в кратчайшие сроки самых сложных биоматематических задач.