Mathematische Kurven sagen die Entwicklung der Verbreitung von COVID-19 voraus

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Bemühungen, die Ausbreitung der Covid-19-Pandemie einzudämmen, haben heute für Regierungen auf der ganzen Welt oberste Priorität.

Bei diesen lebensrettenden Entscheidungen ist es für die politischen Entscheidungsträger besonders wichtig, genau vorherzusagen, wie sich die Ausbreitung des Virus im Laufe der Zeit verändern wird.

Ignazio Ciufolini von der Universität Salento und Antonio Paolozzi von der Universität Sapienza in Rom haben in EPJ Plus veröffentlichte Forschungsarbeiten durchgeführt, die einen klaren mathematischen Trend in der Entwicklung der täglichen Neuerkrankungen und Todesfälle in China aufzeigen und anhand derselben Kurve vorhersagen, wie sich eine ähnliche Verlangsamung in Italien vollziehen wird.Indem sie ihre Strategien an den Vorhersagen der Kurve ausrichten, könnten die politischen Entscheidungsträger besser in der Lage sein, wissenschaftlich fundierte Pläne und Zeitpläne für ihre Eindämmungsmaßnahmen auszuarbeiten.

Ciufolini und Paolozzi stützten ihren Ansatz auf eine Funktion, die in der Statistik üblicherweise verwendet wird, um Veränderungen der Gesamtwerte bestimmter Mengen im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Nach einer Feinabstimmung der Parameter, die die Form ihrer Kurve definieren, stellten sie fest, dass sie der Entwicklung der täglich neuen Fälle und Todesfälle in den offiziellen Daten aus China, wo Covid-19 inzwischen weitgehend eingedämmt ist, sehr nahe kommt.Die Forscher benutzten dann den gleichen Ansatz, um die Entwicklung der beiden Werte in Italien vorherzusagen, indem sie den Anfangsteil ihrer Kurve an die am 29.

März verfügbaren offiziellen Daten anpassten.

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Auf diese Weise konnten sie fundierte Vorhersagen darüber treffen, wann die Zahl der täglichen Neuerkrankungen und Todesfälle ihren Höhepunkt erreichen und dann deutlich zurückgehen wird.

Darüber hinaus stärkte das Duo die Zuverlässigkeit dieser Vorhersagen, indem es ihre Mathematik in Monte-Carlo-Computersimulationen einfließen ließ, die sie 150 Mal durchführten.Ciufolini und Paolozzi räumen ein, dass ihr Ansatz reale Faktoren wie die Anzahl täglicher Nasen-Rachen-Abstriche, soziale Distanzierung oder die Tatsache, dass die tatsächlichen Fallzahlen wahrscheinlich weit höher sind als die gemeldeten, nicht berücksichtigen kann.

Sie verbessern jetzt die Vorhersagen ihres Algorithmus, indem sie überlegen, wie die Zahl….

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