Из этой статьи Вы узнаете окончательную правду о том, что с эпидемией коронавируса.
Как я уже писал в предыдущих постах, ход эпидемии определяется не геометрической прогрессией и не простой экспонентой, а логистической функцией, в которой, безусловно, присутствует экспонента и потому, чтобы лучше видеть тенденции следует использовать логарифмический масштаб на оси ординат (у).
Что это же это за функция?
Логистическое уравнение - это характерная S-образная кривая, несколько слов о математике которой будет сказано ниже:
Но, сейчас главное – всех странах и регионах, где эпидемия практически закончилась налицо этот S – образный график. В тех странах, где дело уже продвинулось достаточно далеко, мы также видим, что движение по этой кривой.
Вот эти примеры без Китая (Китай, я привожу почти в каждой статье):
Я уже писал, а из рисунков можно убедиться, что эта "утка" - логистическая кривая
По телевизору постоянно говорят про стремление России выйти плато – это неправильно, но уже есть тенденция движения к правильным терминам.
На самом деле, нужно пройти точку перегиба на логистической кривой, а то и есть правильные термины - «преодолеть тенденцию», дождаться спада количества новых заражений. Вот картинки для тех же стран по приросту новых случаев:
Тем не менее, приближение к точке перегиба полезно наблюдать в логарифмических координатах:
Таким образом, если искать плато, его надо искать в логарифмических координатах.
Вот картинки для стран, недавно, но уверенно прошедших точку перегиба:
А вот страны, с проблемами:
И графики России:
В комментариях под моими постами «корона-скептики» или просто критики всего (они не объясняют свои философские и политические воззрения) писали о бессмысленности цифр из-за некачественных тестов, процедуры определения зараженных и т.д.. Отвечаю еще раз: в данном случае не имеет большого значения систематические и другие ошибки. Какие бы плохие тесты не были, сколько бы людей с насморком не записывали в больные или сколько бы людей не переносило болезнь бессимптомно, сознательно немного искажались в ту или иную сторону…, главное, чтобы цифры не брались совсем «с потолка», не представляли собой «белый шум», т.е., чтобы была государственная система в соответствии с которой цифры собираются. Все равно процесс движется по характерной S – образной кривой и цель установить, в какой части этой кривой мы сейчас находимся и какие перспективы.
Еще был вопрос, почему берутся данные по общим случаям, а не цифры вылечившихся или умерших. Эти цифры также должны выстраиваться в логистическую функцию, но с задержкой т.к. выздоровление или смерть происходят в среднем через несколько недель после включения человека в первый список.
Об идеологии логистической функции. Бельгийский математик Пьер Франсуа Ферхюльст (1804-1849) решал задачу о мышах на сыроваренном заводе, которые получив в свое распоряжение обильные запасы пищи, начинают размножаться, пропорционально своей численности, но со временем сталкиваются с тем, что запасы сыра на заводе все-таки ограничены.
Так что получается, что мыши – это вирус, а сыр – это люди и есть критическое значение (точка перегиба), когда количества мышей уменьшается из-за недостатка сыра. А о том, что логистическое уравнение работает было написано выше на примере стран-передовиков.
И да, логистическое уравнение содержит экспоненту и близко к химическому уравнению Аррениуса, с которым не все так просто, и о котором я много писал. Например, обширный текст на английском http://bp.bookpi.org/index.php/bpi/catalog/book/49 или на моей странице в Reseachgate.
Дело в том, что во многих случаях при моделировании физико-химических и других процессов, когда записываются в систему уравнений законы сохранения и химические процессы описываемые при помощи экспонент, то грубо говоря, экспонента «съедает» более слабые функции – они превращаются практически в константы при логарифмировании правой и левой частей уравнений. Создается видимость моделирования, которое на самом деле подгонка, не обладающая какими-то прогностическими свойствами. Из таких моделей возникают неверные теории. Я описываю, как случаи, когда использование уравнения Аррениуса дает как положительные, так и отрицательные результаты. Данный случай как раз случай удачного применения уравнения, тем более, когда речь идет о только качественной оценке ситуации.