🤠 👨🏾‍🤝‍👨🏼 🧖🏿 पहले क्रम के अंतर का उपयोग करके COVID-19 प्रसार डेटा की जांच। और इसका क्या हुआ 💃 🔉 👴🏼

हाय हमर। मतभेदों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने का विचार आया। विधि नई नहीं है, लेकिन विचार का सार वितरण डेटा के पूर्ण मूल्यों की नहीं, बल्कि एजेंटों (सभी देशों) के कुल कलाकारों की टुकड़ी में देश (एजेंट) की हिस्सेदारी की जांच करना है। और महामारी की प्रक्रिया में इस शेयर का व्यवहार।

चित्र 1 में, उन्होंने सभी अध्ययन किए गए बिंदुओं (लगभग 24,000, यूरोपियन सेंटर फॉर डिसीज़ प्रिवेंशन एंड कंट्रोल ) के डेटा प्रस्तुत किए , इसलिए यह थोड़ा मैला है, और उन देशों के लिए सन्निकटन लाइनों को हाइलाइट करता है जो स्पष्ट रूप से प्रतिगमन समीकरणों और गुणांक R ^ 2 के साथ अपने चरित्र को दिखाते हैं। ।

अंजीर। 1।

यूएफओ केयर मिनट

COVID-19 — , SARS-CoV-2 (2019-nCoV). — , /, .

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बिगाड़ने के तहत आंकड़ों में, उन्होंने दो देशों में चयनित संस्करणों पर डेटा प्रस्तुत किया, जब एजेंट की हिस्सेदारी में परिवर्तन और संक्रमित लोगों की वृद्धि पर वास्तविक डेटा की जांच की जाती है। थोड़ा चार्ट विश्लेषण के साथ। सामान्य तौर पर, यह कहा जा सकता है कि इस व्याख्या में अंतर विधि महामारी संबंधी विकास प्रक्रियाओं के सहायक अग्रणी संकेतक के रूप में काम कर सकती है, विनिमय दरों के तकनीकी विश्लेषण में संकेतक जैसे कुछ।

रेखांकन

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सैद्धांतिक आधार

मैं शुरुआत में वास्तविक उदाहरण के एक साधारण उदाहरण के साथ संकेतक के तंत्र के बारे में प्रारंभिक जानकारी प्रस्तुत करूंगा।

22 अप्रैल, 23 (चित्रा 7) की अवधि के लिए तीन देशों (रूस, ईरान, अमेरिका) का एक स्थानीय समूह लें।

1 ए) ईरान में, 04/22/2020 के रूप में संक्रमित लोगों की संख्या 84,802 थी।
1 बी) ईरान में, 23 अप्रैल, 2020 को संक्रमित लोगों की संख्या 85,996 थी।
2 ए) रूस में, 22 अप्रैल, 2020 तक, संक्रमित लोगों की संख्या 52,763 लोगों की थी।
2 बी) रूस में, 23 अप्रैल, 2020 तक संक्रमित लोगों की संख्या 57,999 थी।
3 ए) संयुक्त राज्य में, २२ अप्रैल २०२० को संक्रमित लोगों की संख्या people२५०४१ लोग थी।
3 बी) संयुक्त राज्य अमेरिका में, संक्रमित लोगों की संख्या 04/23/2020 थी, जो 842629 लोग थे।
4 ए) संक्रमित लोगों की कुल संख्या, तीन देशों के एक समूह में, 04.22.2020 के रूप में - 962606 लोग।
4 बी) संक्रमित लोगों की कुल संख्या, तीन देशों के कलाकारों की टुकड़ी में, जैसे 04/23/2020 - 986624 लोग।

अंजीर। 7.

गणितीय रूपांतर।

कदम पर संक्रमित की कुल संख्या को अस्वीकार करें (तिथि के अनुसार) i - नी।
दिनांक i = Mji पर देश j में संक्रमित लोगों की कुल संख्या का उल्लेख करें।
फिर अध्ययन के तहत कार्य का रूप है:
Fji = Mji / Ni
dFji फ़ंक्शन का वेतन वृद्धि का रूप है:

इस फ़ंक्शन में एक महत्वपूर्ण संतुलन गुण है, जो यह है कि प्रत्येक चरण (प्रत्येक तिथि पर) के सभी अंतरों का योग 0. है। गणितीय औचित्य।

संतुलन के इस नियम का दूसरा परिणाम यह है कि विकास की पूरी प्रक्रिया में सभी अंतरों और महामारी के जीवन का योग भी शून्य है। गणित नीचे है।

इन अंतरों में तीन अवस्थाएँ हैं:

ए) शून्य से कम;
बी) 0 है;
ग) शून्य से अधिक।

उनकी व्याख्या कार्यों के अध्ययन के लिए मानक नियमों का पालन करती है और, यहां, मैं इन पहलुओं को अधिभार नहीं दूंगा।

अनंत पर एक समारोह के ग्राफ के व्यवहार पर विचार करें। हम याद करते हैं कि आधुनिक सिद्धांत कहते हैं कि आज हम वायरस को खत्म करने में सक्षम नहीं हैं, लेकिन हम केवल इस कारण की घटना को एक स्वीकार्य स्तर तक लाने का प्रयास कर सकते हैं। यही है, भविष्य में कहीं न कहीं स्थितियों के अनुसार संतुलन की स्थिति होगी:
Mji + 1 = M + +j

अर्थात्, अंकगणितीय प्रगति के लिए, तब यह मानते हुए कि संक्रमित लोगों की कुल संख्या का विकास (अल्फा) 1 से अधिक है, हमें

यह मिलता है: यह चीन के लिए ग्राफ में स्पष्ट रूप से दिखाई देता है।

चित्र 12।

पूर्वगामी से, निम्नलिखित गुण बनता है। यह मॉडल एजेंटों (देशों) के एक या हिस्से में स्थानीय फटने की उपस्थिति में स्थिर हो सकता है।

हम इस प्रकार है। एक महामारी के विकास की प्रक्रिया में, प्रत्येक देश अंततः चरण में प्रवेश करेगा जब बाद के मतभेद नकारात्मक पक्ष से शून्य तक पहुंचते हैं। इन देशों की संख्या में वृद्धि होगी और आदर्श रूप से, k-1 की संख्या का दृष्टिकोण करेंगे। लेकिन इसमें से कुछ भी नहीं हो सकता है, क्योंकि शेष समीकरण को देखा जाना चाहिए। K-1 पर, i-th चरण में अंतरों का कुल योग शून्य से कम होगा। और फिर के-वें देश का अंतर शून्य से अधिक होना चाहिए, ताकि अंतिम शेष शून्य हो। वह एक उछाल है। चरण I + 1 पर, k-th देश अपने अंतर को कम कर देता है और यह ग्राफ पर ऋणात्मक अर्ध-तल पर चला जाता है। लेकिन यह केवल तभी संभव है जब एक या एक से अधिक देशों में वृद्धि हो जो पहले नकारात्मक क्षेत्र में थे। यह हम सभी फ्लू के मौसमी प्रकोपों में देखते हैं,जिसे उन्हीं कानूनों का पालन करना चाहिए।

कार्य की जटिलता का आकलन करने के लिए, पहली बात जो दिमाग में आती है, वह है "तीन-शरीर की समस्या", लेकिन यहां 206 हैं। यह सैद्धांतिक रूप से संभव है, लेकिन स्पष्ट नहीं है, अंतर समीकरणों की किस प्रणाली को हल करना होगा। लेकिन दूसरी ओर, विभेदक समीकरणों की प्रणाली प्रारंभिक मापदंडों का अर्थ है, और हमारे पास पहले से ही ऐसे कई पैरामीटर हैं। इस तथ्य को देखते हुए कि कार्यों के मानों की सीमा -1 से +1 तक है और डिफरेंसेस की प्रणाली का अर्थ कई मृत क्षेत्र हैं। निर्मित मॉडल के अनुसार, 1 * 10 ^ -17 द्वारा शून्य से प्राप्त गणना में त्रुटियों के कारण शेष राशि। अर्थात्, अध्ययन किए गए मानों की सीमा 2 * 10 ^ 17 है। मुझे लगता है कि इस तरह की स्थितियां एक तंत्रिका नेटवर्क को डिजाइन और प्रशिक्षित करना संभव बनाती हैं, जो तेज हो सकता है। सौभाग्य से, मॉडल को प्रत्येक देश के लिए शहर द्वारा बढ़ाया जाता है, नतीजतन, प्रशिक्षण के नमूने पर्याप्त मिल सकते हैं।

खैर, इस मॉडल में थोड़ा उड़ो।

जब मैंने एजेंटों के संतुलन को देखा, तो मैंने पाया कि संचित अंतर निम्नानुसार व्यवहार करते हैं, जैसा कि चीन के लिए नीचे दिए गए आंकड़े में है।

चित्र 13।

यह दर्शाता है कि चीन सभी नकारात्मक द्रव्यमानों को लेता है। चीन को छोड़कर एक समान कार्यक्रम प्राप्त हुआ, लेकिन थाईलैंड ने नकारात्मक द्रव्यमान पर कब्जा कर लिया। इस संपत्ति के बारे में मेरी परिकल्पना इस प्रकार है। अब तक, एजेंटों (देशों) के अपरिवर्तित मॉडल की संख्या आंतरिक प्रक्रियाओं को दर्शाती है। जब एक नया एजेंट जोड़ा जाता है, तो उस चरण में (एक संक्रमित व्यक्ति दूसरे देश में पाया गया था), सिस्टम पिछले चरण की अंतिम स्थिति को पकड़ लेता है और यह अगले के लिए प्रारंभिक पैरामीटर बन जाता है।

सामान्य रूप से संक्षेप में, यह माना जा सकता है कि इस मॉडल को एक महामारी और इसी तरह की प्रक्रियाओं के प्रसार के प्रमुख संकेतक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, जैसे कि कुछ उत्पादों के वितरण, विशेष रूप से इंटरनेट पर। सहज स्तर पर, उन्होंने खुद के लिए एक परिकल्पना को सामने रखा कि तकनीकी विश्लेषण के कुछ संकेतकों को सही किया जा सकता है। मैं विकल्प मूल्य निर्धारित करने में अस्थिरता का निर्धारण करने के लिए विधि को स्पष्ट करने की परिकल्पना पर भी विचार करूंगा, एक अस्पष्ट बिंदु है जहां अस्थिरता का निर्धारण करने के लिए ऐतिहासिक मूल्यों का अंतराल निर्धारित किया जाता है।

पहले क्रम के अंतर का उपयोग करके COVID-19 प्रसार डेटा की जांच। और इसका क्या हुआ

यूएफओ केयर मिनट

सैद्धांतिक आधार

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