Формализованная теория больших эпидемических процессов

Следовательно, формализованная теория больших эпидемических процессов должна состоять из двух существенно различных частей. Это, во-первых, рассмотрение эпидемических процессов в целом, где сама идея использовать механику сплошных сред делает процесс формализации очень легким, потому что уже есть готовая интуитивная модель. Но, во-вторых, мы столкнемся с очень трудной задачей формализации обширного круга эпидемиологических представлений, относящихся к инфекционным процессам и находящихся на интуитивном уровне. В физике аналог этому заключался бы в выработке понятий и постулатов, образующих тот раздел теории, который принято называть динамикой частицы. Начинать придется с нуля — с разработки формализованного языка, пригодного для описания интуитивных моделей такого рода, которые, с одной стороны, «стыковывались» бы с интуитивной моделью механики сплошных сред, а с другой — были бы в определенной степени адекватны медицинской реальности. И лишь когда будет выработан круг подобных понятий, мы сможем приступить к строению соответствующей частично формализованной теории.

Резюмируя, можно сказать, что, помимо создания общего теоретического фундамента для широкого класса задач, преимущества предлагаемого в настоящей главе метода моделирования следующие.

1. Формализация в явном виде связи между законами внутренних процессов в индивидууме и соответствующими процессами в популяции индивидуумов. Следовательно, исходя из изучения отдельных лиц, можно в какой-то мере делать выводы и о динамике населения в целом. Этот факт имеет принципиальное значение, так как исследование отдельного человека обычно является несравненно более доступным, чем исследование на таком же уровне всего общества.

2. Математическая простота формализации потоков, так как использо-вание данной интуитивной модели позволяет строить уравнения почти автоматически — нужно лишь ясно представить себе возможную траекторию частицы в течение всего рассматриваемого времени.

3. Непрерывность изменения состояний индивидуума, что в гораздо большей степени соответствует реальности, чем те дискретные понятия типа «болен», «здоров», которые применяются до настоящего времени в математической теории эпидемий.

Однако за эти преимущества нужно будет расплачиваться преодолением значительных трудностей. О них мы упомянули выше, но есть и еще одно обстоятельство: предлагаемое моделирование в рамках механики сплошных сред в значительной мере опережает существующее положение вещей из-за отсутствия должной количественной информации о процессах в индивидууме. Впрочем, дело здесь не столько в недостаточности современного уровня развития науки, сколько в том (по крайней мере, в области численного анализа инфекционного процесса), что необходимость в подобной постановке задачи пока отсутствовала. Следовательно, если обратить внимание медиков на важность получения кривых φ(t), ψ(t), то можно надеяться спустя несколько лет располагать для ряда инфекций динамикой φ и отчасти(для специфических антител).

Однако, и не дожидаясь этих результатов, уже сейчас можно использовать предлагаемые методы в теоретических целях, а также с помощью некоторых математических ухищрений — ив практике. Разумеется, основная мощность данных методов будет находиться в потенциальном состоянии до тех пор, пока мы не получим возможности прямого использования координат φ, ψ в конкретных задачах.

«1» «2» «3» «4» «5» «6» «7» «8» «9» «10» «11» «12» «13» «14» «15» «16» «17» «18» «19» «20» «21» «22» «23» «24» «25» «26» «27» «28» «29» «30» «31» «32» «33» «34» «35» «36» «37» «38» «39» «40» «41» «42» «43» «44» «45» «46» «47» «48» «49» «50» «51» «52» «53» «54» «55» «56» «57» «58» «59» «60» «61» «62» «63» «64» «65» «66» «67» «68» «69» «70» «71» «72» «73» «74» «75» «76» «77» «78» «79» «80» «81» «82» «83» «84» «85» «86» «87» «88» «89» «90» «91» «92» «93» «94» «95» «96» «97» «98» «99» «100» «101» «102» «103» «104» «105» «106» «107» «108» «109» «110» «111» «112» «113» «114» «115» «116» «117» «118» «119» «120» «121» «122» «123» «124» «125» «126» «127» «128» «129» «130» «131» «132» «133» «134» «135» «136» «137» «138» «139» «140» «141» «142» «143» «144» «145» «146» «147» «148» «149» «150» «151» «152» «153» «154» «155» «156» «157» «158» «159» «160» «161» «162» «163» «164» «165» «166» «167» «168» «169» «170» «171» «172» «173» «174» «175» «176» «177» «178» «179» «180» «181» «182» «183» «184» «185» «186» «187» «188» «189» «190» «191» «192» «193» «194» «195» «196» «197» «198» «199» «200» «201» «202» «203» «204» «205» «206» «207» «208» «209» «210» «211» «212» «213» «214» «215» «216» «217» «218» «219» «220» «221» «222» «223» «224» «225» «226» «227» «228» «229» «230» «231» «232» «233» «234» «235» «236» «237» «238» «239» «240» «241» «242» «243» «244» «245» «246» «247» «248» «249» «250» «251» «252» «253» «254» «255» «256» «257» «258» «259» «260» «261» «262» «263» «264» «265» «266» «267» «268» «269» «270» «271» «272» «273» «274» «275» «276» «277» «278» «279» «280» «281» «282» «283» «284» «285» «286» «287» «288» «289» «290» «291» «292» «293» «294» «295» «296» «297» «298» «299» «300» «301» «302» «303» «304» «305» «306» «307» «308» «309» «310» «311» «312» «313» «314» «315» «316» «317» «318» «319» «320» «321» «322» «323» «324» «325» «326» «327» «328» «329» «330» «331» «332» «333» «334» «335» «336» «337» «338» «339» «340» «341» «342» «343» «344» «345» «346» «347» «348» «349» «350» «351» «352» «353» «354» «355» «356» «357» «358» «359» «360» «361» «362» «363» «364» «365» «366» «367» «368» «369» «370» «371» «372» «373» «374» «375»