РоссияПн, 26 октября 2026
Ваш город...
Россия
Центральный федеральный округ
Белгород
Брянск
Владимир
Воронеж
Иваново
Калуга
Кострома
Курск
Липецк
Москва
Московская область
Орел
Рязань
Смоленск
Тамбов
Тверь
Тула
Ярославль
Северо-Западный федеральный округ
Архангельск
Великий Новгород
Вологда
Калининград
Ленинградская область
Мурманск
Петрозаводск
Псков
Санкт-Петербург
Сыктывкар
Южный федеральный округ
Астрахань
Волгоград
Краснодар
Крым/Севастополь
Майкоп
Ростов-на-Дону
Элиста
Северо-Кавказский федеральный округ
Владикавказ
Грозный
Дагестан
Магас
Нальчик
Ставрополь
Черкесск
Приволжский федеральный округ
Ижевск
Йошкар-Ола
Казань
Киров
Нижний Новгород
Оренбург
Пенза
Пермь
Самара
Саранск
Саратов
Ульяновск
Уфа
Чебоксары
Уральский федеральный округ
Екатеринбург
Курган
Тюмень
Челябинск
Югра
ЯНАО
Сибирский федеральный округ
Абакан
Горно-Алтайск
Иркутск
Кемерово
Красноярск
Кызыл
Новосибирск
Омск
Томск
Дальневосточный федеральный округ
Анадырь
Благовещенск
Владивосток
Магадан
Петропавловск-Камчатский
Улан-Удэ
Хабаровск
Чита
Южно-Сахалинск
Якутск
Спецоперация России
Последние новости
Спецоперация России
Сортировка
Поиск
Спецоперация России
#Наука и обучение Читать 3 мин.

Исследователи научились делать так, чтобы результаты моделирования эпидемий не устаревали

Ученые из Южно-Флоридского университета показали ускоренный метод моделирования пандемий

phonoteka.org
#Наука и обучение
Исследователи научились делать так, чтобы результаты моделирования эпидемий не устаревали
phonoteka.org #Наука и обучение
Ученые из Южно-Флоридского университета показали ускоренный метод моделирования пандемий

9 января – ИА SM.News. Исследователи из Южно-Флоридского университета решили предложить новый ускоренный подход к моделированию эпидемий, результаты их исследования были опубликованы в журнале PLOS Computational Biology.

Обычно моделирование, помогающее определить, как будет развиваться крупномасштабная пандемия, может занять недели или даже месяцы. Авторы исследования уверены, что могут ускорить данный процесс на 90% и более.

Моделирование эпидемий затрачивает значительно вычислительных ресурсов и времени для исполнения. Результаты нередко устаревают к тому времени, когда будет представлена публикация. Данное исследование может в конечном итоге дать возможность ученым использовать более сложные модели, а также более широкие наборы данных, сохраняя при этом разумные временные рамки при создании модели пандемий, пояснили исследователи.

Специалисты применяли данные Бюро переписи населения Соединенных Штатов для разработки сети мобильности, которая описывает, как люди по территории государства ездят на работу. Затем ученые использовали несколько различных методов обработки данных для выяснения, могут ли они снизить плотность сети, сохраняя при этом общую динамику распространения болезни по ней.

«Мнение автора может не совпадать с мнением редакции». Особенно если это кликбейт. Вы можете написать жалобу.

Отправьте сообщение об ошибке, мы исправим

Отправить