Статья посвящена построению математической модели SEIIRDm, учитывающей некоторые особенности распространения COVID-19. Представляемая модель построена на основе классической SEIRD-модели распространения эпидемий. В созданной модели, в отличие от базовой, учитывается то, что латентные носители COVID-19 являются в некоторой степени заразными, и что у существенного количества инфицированных болезнь протекает бессимптомно. В SEIIRDm-модели отражен тот факт, что выявленные больные изолируются (госпитализируются) и вероятность заражения от них резко уменьшается, а также, что карантинные меры имеют массовый характер, причем важна как степень их жесткости, так и момент введения. Кроме того, в статье обращается внимание на то, что зависимость между скоростью изменения относительного числа заболевших и относительным количеством заразных и восприимчивых может быть нелинейной, и этот факт отражен в построенной модели. Статья содержит примеры численного прогнозирования развития эпидемиологического процесса, а также моделирования влияния массовых карантинных мер, рассчитанные на основе созданной математической модели.
The article is devoted to the construction of a mathematical model that takes into account some features of COVID-19 propagation. The presented model is based on the classic SEIRD epidemic distribution model. The created model, in contrast to the basic one, takes into account the fact that latent COVIND-19 carriers are somewhat contagious and that in a significant number of infected people, the disease is asymptomatic. The SEIIRDm model reflects the fact that identified patients are isolating (hospitalizing) and the probability of infection from them decreases sharply and also that the measures taken over the quarantine are massive moreover, both the degree of their rigidity and the moment of introduction are important. Besides, the article draws attention to the fact that the relationship between the rate of change in the relative number of cases and susceptible and the relative number of infected may be nonlinear, and this fact is reflected in the built model. The article provides examples of numerical forecasting of the development of the epidemiological process as well as modeling the impact of mass quarantine measures, calculated on the basis of the created mathematical model.