Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Сосновская, М. И. - Идентификация параметров агентно-ориентированной модели распространения вирусных эпидемий
Сосновская, М. И. - Идентификация параметров агентно-ориентированной модели распространения вирусных эпидемий
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Сосновская, М. И.
Идентификация параметров агентно-ориентированной модели распространения вирусных эпидемий : студенческая научная работа
Издательство: [Б. и.], 2021 г.
ISBN отсутствует
Автор: Сосновская, М. И.
Идентификация параметров агентно-ориентированной модели распространения вирусных эпидемий : студенческая научная работа
Издательство: [Б. и.], 2021 г.
ISBN отсутствует
На полку
Электронный ресурс
Сосновская, М. И.
Идентификация параметров агентно-ориентированной модели распространения вирусных эпидемий : студенческая научная работа / Новосибирский национальный исследовательский государственный университет. – Новосибирск : [Б. и.], 2021. – 34 с. : ил., схем. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=617479. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр. в кн . – На рус. яз.
Выпускная квалификационная работа посвящена разработке алгоритма и анализу идентификации параметров агентно-ориентированной модели распространения COVID-19 в Новосибирской области. Агентная модель построена с использованием программного обеспечения Covasim посредством языка Python.
Сосновская, М. И.
Идентификация параметров агентно-ориентированной модели распространения вирусных эпидемий : студенческая научная работа / Новосибирский национальный исследовательский государственный университет. – Новосибирск : [Б. и.], 2021. – 34 с. : ил., схем. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=617479. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр. в кн . – На рус. яз.
Выпускная квалификационная работа посвящена разработке алгоритма и анализу идентификации параметров агентно-ориентированной модели распространения COVID-19 в Новосибирской области. Агентная модель построена с использованием программного обеспечения Covasim посредством языка Python.