Ученые из Канады, США и Великобритании применили теорию гиперграфов для моделирования групповых взаимодействий и различного времени контакта с источником инфекции.
С начала пандемии математические модели стараются описать и предсказать распространение эпидемии, а их результаты применяют для принятия государственных решений. Но существующие модели не объясняют всех особенностей распространения инфекции. Например, трудно охарактеризовать случаи суперраспространения COVID-19, которые могут отличаться продолжительностью и количеством участников.
Ученые из Канады, США и Великобритании создали новую модель распространения эпидемий, которая учитывает взаимодействие людей в разных местах и за разное время. В работе учтено, что для заражения требуется минимальная инфицирующая доза. Результаты исследования… опубликовали в журнале Physical Review Letters.
Взаимодействие людей обычно изображают графом, где вершины — люди, а ребра — связи между ними. Такой подход не учитывает совместное нахождение нескольких человек в одном месте. В реальности человек дома, на работе или в кафе общается одновременно с группой других людей. Чтобы учесть это, исследователи используют другую модель. гиперграфовГраф, где из одного ребра могут исходить несколько рёбер.
Традиционные подходы моделирования эпидемий предполагают линейную зависимость риска заражения от контактов с больными. Новое исследование показывает, что совместное нахождение в одном месте с разной продолжительностью воздействия может приводить к нелинейному инфицированию, если для заражения нужна минимальная доза инфекта.
Это означает, что при вдвое большей концентрации инфицированных вероятность заражения может возрасти не пропорционально, а больше. Таковы результаты исследования природой суперраспространения в контексте COVID-19, которое поможет более точно моделировать распространение эпидемии в будущем.