Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
Анализ чувствительности и практическая идентифицируемость математических моделей биологии. / Криворотько, Ольга Игоревна; Андорная, Дарья ; Кабанихин, Сергей Игоревич.
In: Сибирский журнал индустриальной математики, Vol. 23, No. 1, 10, 2020, p. 107-125.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - Анализ чувствительности и практическая идентифицируемость математических моделей биологии
AU - Криворотько, Ольга Игоревна
AU - Андорная, Дарья
AU - Кабанихин, Сергей Игоревич
N1 - Криворотько О.И., Андорная Д.В., Кабанихин С.И. Анализ чувствительности и практическая идентифицируемость математических моделей биологии // Сибирский журнал индустриальной математики. – 2020. – Т. 23. – № 1. – С. 107-125.
PY - 2020
Y1 - 2020
N2 - Исследуются на идентифицируемость математические модели распространения Ко-инфекции туберкулёза и ВИЧ в популяции и динамика ВИЧ-инфекции на клеточном уровне. Анализ чувствительности проведён с помощью ортогонального метода и метода собственных значений, которые основываются на изучении свойств матрицы чувствительности и показывают влияние изменения коэффициентов моделей на результаты моделирования. Исследована практическая идентифицируемость, которая определяет возможность восстановления коэффициентов с учётом зашумлённых экспериментальных данных. Анализ проведён методом корреляционной матрицы и методом Монте-Карло с учётом гауссовского шума в измерениях. Представлены результаты численных расчётов, на основе которых получены идентифицируемые наборы параметров.
AB - Исследуются на идентифицируемость математические модели распространения Ко-инфекции туберкулёза и ВИЧ в популяции и динамика ВИЧ-инфекции на клеточном уровне. Анализ чувствительности проведён с помощью ортогонального метода и метода собственных значений, которые основываются на изучении свойств матрицы чувствительности и показывают влияние изменения коэффициентов моделей на результаты моделирования. Исследована практическая идентифицируемость, которая определяет возможность восстановления коэффициентов с учётом зашумлённых экспериментальных данных. Анализ проведён методом корреляционной матрицы и методом Монте-Карло с учётом гауссовского шума в измерениях. Представлены результаты численных расчётов, на основе которых получены идентифицируемые наборы параметров.
UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=42811392
U2 - 10.33048/SIBJIM.2020.23.110
DO - 10.33048/SIBJIM.2020.23.110
M3 - статья
VL - 23
SP - 107
EP - 125
JO - Сибирский журнал индустриальной математики
JF - Сибирский журнал индустриальной математики
SN - 1560-7518
IS - 1
M1 - 10
ER -
ID: 34930726