Сколько перьев было сломано об математическое моделирование Ковида...
А ведь самым лучшим прогнозом, что я видел было просто взять похожую эпидемию - грипп Испанка, 1918 год... И посмотреть, что было тогда...
В прогнозировании такой метод называется: метод ближайшего соседа (в том смысле что прогноз делается на основе наиболее близких случаев в многомерном пространстве данных), локальная аппроксимация, ситуационное моделирование (намек на то, что изучаются подобные ситуации из известных) и пр.
Сравнение пандемий COVID-19 и «испанки» 1918 года
---
### Общие черты
1. Множественные волны
- Испанка: Три волны: весна 1918 (умеренная), осень 1918 (самая смертоносная), начало 1919.
- COVID-19: Множество волн, вызванных новыми вариантами (например, Delta в 2021, Omicron в 2022). Число волн варьировалось по странам.
2. Глобальный масштаб
Обе пандемии охватили весь мир, хотя скорость распространения различалась из-за различий в транспорте (войска в 1918 vs авиаперелёты в 2020).
3. Социальные меры борьбы
Карантины, закрытие общественных мест, маски, ограничение собраний. В обоих случаях меры вызывали общественные споры.
4. Экономические последствия
Обе привели к рецессиям. Испанка усугубила послевоенный кризис, COVID-19 вызвал глобальный спад из-за локдаунов.
5. Длительность
Острые фазы: ~2 года у испанки (1918-1920) и ~3 года у COVID-19 (2020-2023), после чего переход в эндемическую фазу.
---
### Различия
1. Возбудители и иммунитет
- Испанка: Вирус гриппа H1N1.
- COVID-19: Коронавирус SARS-CoV-2.
- У испанки был "иммунный парадокс" — сильнее страдали молодые взрослые (20-40 лет), возможно, из-за гипериммунного ответа. Для COVID-19 группа риска — пожилые и люди с хроническими заболеваниями.
2. Смертность
- Испанка: 50–100 млн погибших (2–3% населения мира). Летальность (CFR) ~2-3%.
- COVID-19: Официально 7 млн смертей (2023), но с учётом избыточной смертности — до 20 млн. CFR ~0.5–1%, но ниже из-за вакцин и лечения.
3. Медицинские возможности
- 1918: Не было вакцин, антибиотиков (для вторичных инфекций), ИВЛ. Лечение — базовый уход.
- COVID-19: Быстрая разработка вакцин (мРНК-технологии), антивирусные препараты (например, Remdesivir), ИВЛ, телемедицина.
4. Информационная среда
- Испанка: Цензура из-за Первой мировой войны (отсюда название "испанка" — Испания, не участвовавшая в войне, свободно публиковала данные).
- COVID-19: Инфодемия — распространение дезинформации через соцсети, политизация мер.
5. Глобализация и ответные меры
- Испанка: Распространялась медленнее, но война ускорила передачу через лагеря солдат.
- COVID-19: Молниеносное распространение из-за авиасообщения. Координация через ВОЗ, но разрозненные национальные стратегии.
6. Долгосрочные последствия
- Испанка: Стимулировала развитие систем здравоохранения (например, СССР в 1920-х).
- COVID-19: Ускорение цифровизации, рост удалённой работы, пересмотр подходов к глобальной безопасности здоровья.
---
### Ключевые выводы
- Схожесть: Обе пандемии показали уязвимость общества перед новыми патогенами и важность своевременных мер.
- Различие: Прогресс медицины и технологий смягчил последствия COVID-19, но глобализация увеличила скорость распространения.
- Урок: Необходимость глобальной кооперации, инвестиций в науку и борьбу с дезинформацией.
А ведь самым лучшим прогнозом, что я видел было просто взять похожую эпидемию - грипп Испанка, 1918 год... И посмотреть, что было тогда...
В прогнозировании такой метод называется: метод ближайшего соседа (в том смысле что прогноз делается на основе наиболее близких случаев в многомерном пространстве данных), локальная аппроксимация, ситуационное моделирование (намек на то, что изучаются подобные ситуации из известных) и пр.
Сравнение пандемий COVID-19 и «испанки» 1918 года
---
### Общие черты
1. Множественные волны
- Испанка: Три волны: весна 1918 (умеренная), осень 1918 (самая смертоносная), начало 1919.
- COVID-19: Множество волн, вызванных новыми вариантами (например, Delta в 2021, Omicron в 2022). Число волн варьировалось по странам.
2. Глобальный масштаб
Обе пандемии охватили весь мир, хотя скорость распространения различалась из-за различий в транспорте (войска в 1918 vs авиаперелёты в 2020).
3. Социальные меры борьбы
Карантины, закрытие общественных мест, маски, ограничение собраний. В обоих случаях меры вызывали общественные споры.
4. Экономические последствия
Обе привели к рецессиям. Испанка усугубила послевоенный кризис, COVID-19 вызвал глобальный спад из-за локдаунов.
5. Длительность
Острые фазы: ~2 года у испанки (1918-1920) и ~3 года у COVID-19 (2020-2023), после чего переход в эндемическую фазу.
---
### Различия
1. Возбудители и иммунитет
- Испанка: Вирус гриппа H1N1.
- COVID-19: Коронавирус SARS-CoV-2.
- У испанки был "иммунный парадокс" — сильнее страдали молодые взрослые (20-40 лет), возможно, из-за гипериммунного ответа. Для COVID-19 группа риска — пожилые и люди с хроническими заболеваниями.
2. Смертность
- Испанка: 50–100 млн погибших (2–3% населения мира). Летальность (CFR) ~2-3%.
- COVID-19: Официально 7 млн смертей (2023), но с учётом избыточной смертности — до 20 млн. CFR ~0.5–1%, но ниже из-за вакцин и лечения.
3. Медицинские возможности
- 1918: Не было вакцин, антибиотиков (для вторичных инфекций), ИВЛ. Лечение — базовый уход.
- COVID-19: Быстрая разработка вакцин (мРНК-технологии), антивирусные препараты (например, Remdesivir), ИВЛ, телемедицина.
4. Информационная среда
- Испанка: Цензура из-за Первой мировой войны (отсюда название "испанка" — Испания, не участвовавшая в войне, свободно публиковала данные).
- COVID-19: Инфодемия — распространение дезинформации через соцсети, политизация мер.
5. Глобализация и ответные меры
- Испанка: Распространялась медленнее, но война ускорила передачу через лагеря солдат.
- COVID-19: Молниеносное распространение из-за авиасообщения. Координация через ВОЗ, но разрозненные национальные стратегии.
6. Долгосрочные последствия
- Испанка: Стимулировала развитие систем здравоохранения (например, СССР в 1920-х).
- COVID-19: Ускорение цифровизации, рост удалённой работы, пересмотр подходов к глобальной безопасности здоровья.
---
### Ключевые выводы
- Схожесть: Обе пандемии показали уязвимость общества перед новыми патогенами и важность своевременных мер.
- Различие: Прогресс медицины и технологий смягчил последствия COVID-19, но глобализация увеличила скорость распространения.
- Урок: Необходимость глобальной кооперации, инвестиций в науку и борьбу с дезинформацией.
👍4
Записки клуба пенсионеров и предпенсионеров...
Да, были у меня эти КТ315... Но потом... А в начале МП42...
https://www.ixbt.com/live/offtopic/fenomen-kt315-kak-kopeechnyy-tranzistor-pokoril-sssr-i-vyrastil-pokolenie-s-payalnikom.html
Да, были у меня эти КТ315... Но потом... А в начале МП42...
https://www.ixbt.com/live/offtopic/fenomen-kt315-kak-kopeechnyy-tranzistor-pokoril-sssr-i-vyrastil-pokolenie-s-payalnikom.html
iXBT Live
Феномен КТ315: как копеечный транзистор "покорил СССР" и вырастил поколение с паяльником / Оффтопик / iXBT Live
Среди советской техники имеются свои гиганты: телевизоры «Рубин», радиоприемники «Океан». Но рядом с ними, почти незаметно, притаился маленький герой — крошечный
👍6
Четыре книги Нассима Талеба (краткий обзор):
1. "Одураченные Случайностью", 2001
2. "Чёрный Лебедь", 2007
3. "Антихрупкость", 2012
4. "Рискуя собственной шкурой", 2018
https://habr.com/ru/articles/898044/
1. "Одураченные Случайностью", 2001
2. "Чёрный Лебедь", 2007
3. "Антихрупкость", 2012
4. "Рискуя собственной шкурой", 2018
https://habr.com/ru/articles/898044/
👍2
Нассим Талеб. Статистические последствия жирных хвостов...
Почти 500 страниц формул...
Для тех, кому казалось, что в предыдущих книгах лишь одна философия...
Почти 500 страниц формул...
Для тех, кому казалось, что в предыдущих книгах лишь одна философия...
👍4
Документ "Escalation dynamics and the severity of wars" исследует, как войны становятся крупными и разрушительными
В статье используется вероятностный и стохастический подход к моделированию динамики вооружённых конфликтов. Основной инструмент — стохастический процесс первого порядка, дополнительно описанный через:
Временные ряды боевых потерь
Факторы эскалации (размерные коэффициенты изменения)
Двустороннее распределение Парето (Double Pareto Distribution)
Непараметрические методы моделирования: вместо задания аналитической формы распределений, авторы используют эмпирические выборки из данных (например, из PRIO и COW) для:
длительности войны ,
начальной интенсивности,
эмпирического распределения.
Сценарии моделирования:
Гражданские войны и межгосударственные — отдельно.
Варианты с/без эскалации.
Прогнозирование гипотетических будущих войн и развитие текущих (на 2008 год).
Основные идеи и выводы:
🔑 Основные идеи:
Эскалация как ключевой механизм
Большинство войн становятся крупными не из-за изначально высокой интенсивности боёв или большой продолжительности, а из-за эскалации — наращивания интенсивности конфликта со временем.
Общие черты между гражданскими и межгосударственными войнами
Эскалация — универсальное свойство всех вооружённых конфликтов.
И гражданские, и межгосударственные войны подвержены сильным изменениям в боевой интенсивности.
Различия между типами войн
Гражданские войны склонны к деэскалации, когда достигают больших масштабов — это ограничивает их дальнейшее разрастание.
Межгосударственные войны могут продолжать эскалацию, даже будучи уже крупными — это увеличивает риск масштабных конфликтов.
Моделирование конфликта
Исследователи построили непараметрическую модель, которая учитывает:
начальную интенсивность,
продолжительность конфликта,
факторы эскалации/деэскалации.
Эта модель точно воспроизводит распределения размеров исторических войн.
Предсказуемость и неопределённость
Из-за высокой изменчивости эскалации невозможно точно предсказать размер текущих или гипотетических будущих войн — даже малый конфликт может перерасти в катастрофу.
📌 Основные выводы:
Эскалация — главный драйвер роста войны. Большие войны становятся таковыми из-за последовательного усиления боевых действий.
Модели без эскалации не объясняют размеры крупнейших войн.
Гражданские войны имеют саморегулирующийся механизм (тенденция к деэскалации), чего нет у межгосударственных конфликтов.
Эскалация усиливает стратегическую неопределённость, и это должно учитываться в теориях начала, сдерживания и завершения войн.
Прогнозирование масштабов конфликтов требует учёта специфики эскалации, в том числе социальных, политических и международных факторов.
Результаты моделирования согласуется с законом Ричардсона (о распределении масштабов войн с тяжёлыми хвостами). Закон Ричардсона — это эмпирическое наблюдение, сделанное исследователем Льюисом Фраем Ричардсоном в середине XX века:
Чем больше война, тем реже она происходит.
То есть количество войн резко убывает с увеличением их масштабов — от мелких конфликтов до мировых войн.
🔍 Как это выглядит:
Если построить график: по оси X — число погибших в войне, по оси Y — частота таких войн,
То получится кривая с "тяжёлым хвостом" — много мелких войн, очень мало крупных.
https://arxiv.org/abs/2503.03945
В статье используется вероятностный и стохастический подход к моделированию динамики вооружённых конфликтов. Основной инструмент — стохастический процесс первого порядка, дополнительно описанный через:
Временные ряды боевых потерь
Факторы эскалации (размерные коэффициенты изменения)
Двустороннее распределение Парето (Double Pareto Distribution)
Непараметрические методы моделирования: вместо задания аналитической формы распределений, авторы используют эмпирические выборки из данных (например, из PRIO и COW) для:
длительности войны ,
начальной интенсивности,
эмпирического распределения.
Сценарии моделирования:
Гражданские войны и межгосударственные — отдельно.
Варианты с/без эскалации.
Прогнозирование гипотетических будущих войн и развитие текущих (на 2008 год).
Основные идеи и выводы:
🔑 Основные идеи:
Эскалация как ключевой механизм
Большинство войн становятся крупными не из-за изначально высокой интенсивности боёв или большой продолжительности, а из-за эскалации — наращивания интенсивности конфликта со временем.
Общие черты между гражданскими и межгосударственными войнами
Эскалация — универсальное свойство всех вооружённых конфликтов.
И гражданские, и межгосударственные войны подвержены сильным изменениям в боевой интенсивности.
Различия между типами войн
Гражданские войны склонны к деэскалации, когда достигают больших масштабов — это ограничивает их дальнейшее разрастание.
Межгосударственные войны могут продолжать эскалацию, даже будучи уже крупными — это увеличивает риск масштабных конфликтов.
Моделирование конфликта
Исследователи построили непараметрическую модель, которая учитывает:
начальную интенсивность,
продолжительность конфликта,
факторы эскалации/деэскалации.
Эта модель точно воспроизводит распределения размеров исторических войн.
Предсказуемость и неопределённость
Из-за высокой изменчивости эскалации невозможно точно предсказать размер текущих или гипотетических будущих войн — даже малый конфликт может перерасти в катастрофу.
📌 Основные выводы:
Эскалация — главный драйвер роста войны. Большие войны становятся таковыми из-за последовательного усиления боевых действий.
Модели без эскалации не объясняют размеры крупнейших войн.
Гражданские войны имеют саморегулирующийся механизм (тенденция к деэскалации), чего нет у межгосударственных конфликтов.
Эскалация усиливает стратегическую неопределённость, и это должно учитываться в теориях начала, сдерживания и завершения войн.
Прогнозирование масштабов конфликтов требует учёта специфики эскалации, в том числе социальных, политических и международных факторов.
Результаты моделирования согласуется с законом Ричардсона (о распределении масштабов войн с тяжёлыми хвостами). Закон Ричардсона — это эмпирическое наблюдение, сделанное исследователем Льюисом Фраем Ричардсоном в середине XX века:
Чем больше война, тем реже она происходит.
То есть количество войн резко убывает с увеличением их масштабов — от мелких конфликтов до мировых войн.
🔍 Как это выглядит:
Если построить график: по оси X — число погибших в войне, по оси Y — частота таких войн,
То получится кривая с "тяжёлым хвостом" — много мелких войн, очень мало крупных.
https://arxiv.org/abs/2503.03945
arXiv.org
Escalation dynamics and the severity of wars
Although very large wars remain an enduring threat in global politics, we lack a clear understanding of how some wars become large and costly, while most do not. There are three possibilities:...
🤔3
Команда исследователей из Мюнхенского Университета разработала компьютерную модель, которая может предсказать, как будут выглядеть леса спустя столетие.
Модель с названием iLand представляет собой виртуальную копию леса, которая воссоздает реальные экологические условия конкретных территорий. Технология помогает прогнозировать, как леса могут меняться при разных климатических условиях, что дает возможность лесоводам принимать более осознанные и экологически безопасные решения. Среди ее применений – минимизация последствий природных катастроф и планирование восстановления лесов с учетом повышения биоразнообразия и сохранения углерода.
https://phys.org/news/2024-12-digital-twin-enables-precise-simulation.html
Модель с названием iLand представляет собой виртуальную копию леса, которая воссоздает реальные экологические условия конкретных территорий. Технология помогает прогнозировать, как леса могут меняться при разных климатических условиях, что дает возможность лесоводам принимать более осознанные и экологически безопасные решения. Среди ее применений – минимизация последствий природных катастроф и планирование восстановления лесов с учетом повышения биоразнообразия и сохранения углерода.
https://phys.org/news/2024-12-digital-twin-enables-precise-simulation.html
phys.org
Digital twin model enables precise simulation of forest landscapes, depicting a forest in 100 years
Forest ecosystems of the future will have to cope with very different conditions to those of today. For this reason, researchers at the Technical University of Munich (TUM) state that a strategic approach ...
👍2
Нашел красивую периодическую таблицу элементов Менделеева.
Первоисточник здесь https://elements.wlonk.com/ElementsLinks.htm
Первоисточник здесь https://elements.wlonk.com/ElementsLinks.htm
👍4❤1
Трудная проблема сознания - небольшой обзор
Что такое сознание? Есть ли сознание у человеческого эмбриона? У кота? У муравья? У искусственного интеллекта?
Что представляет собой наш субъективный опыт?
Как ощущения вообще могут возникнуть из взаимодействия молекул и электрических импульсов в нейронах?
Зачем нужно сознание, ведь мозг мог бы выполнять свои задачи, работая как компьютер?
Работой каких отделов мозга «производится» сознание?
https://knife.media/mir-osoznalsya/
Что такое сознание? Есть ли сознание у человеческого эмбриона? У кота? У муравья? У искусственного интеллекта?
Что представляет собой наш субъективный опыт?
Как ощущения вообще могут возникнуть из взаимодействия молекул и электрических импульсов в нейронах?
Зачем нужно сознание, ведь мозг мог бы выполнять свои задачи, работая как компьютер?
Работой каких отделов мозга «производится» сознание?
https://knife.media/mir-osoznalsya/
Нож
Мир осознался: у кого все-таки есть сознание?
Что такое сознание? Это одна из самых интересных науке тайн. Есть ли сознание у человеческого эмбриона? У кота? У муравья? У искусственного интеллекта? Изучая активность мозга, ученые постепенно приближаются к ответам на эти вопросы.
🤔4🤡1
Говорят, Фейман достаточно неполиткоррекно отзывался о гуманитарных и общественных науках, нет у них, говорит, мусорной корзины, вот их проблема...
Здесь ещё можно поэта вспомнить:
Поэзия — та же добыча радия.
В грамм добыча, в годы труды.
Изводишь единого слова ради
Тысячи тонн словесной руды.
Но как испепеляюще слов этих жжение
Рядом с тлением слова-сырца.
Эти слова приводят в движение
Тысячи лет миллионов сердца.
Стихотворение Маяковского В.В. - Поэзия
Здесь ещё можно поэта вспомнить:
Поэзия — та же добыча радия.
В грамм добыча, в годы труды.
Изводишь единого слова ради
Тысячи тонн словесной руды.
Но как испепеляюще слов этих жжение
Рядом с тлением слова-сырца.
Эти слова приводят в движение
Тысячи лет миллионов сердца.
Стихотворение Маяковского В.В. - Поэзия
👍4😁3🔥1