Генеральная репетиция? Ученые обнаружили в пандемии признаки биологической войны
Математические модели пандемии коронавируса стали подозрительно похожи на военные алгоритмы. Косвенно это подтверждает версию биологического нападения.
Третий год пандемии COVID-19 на исходе и по-прежнему остро стоит вопрос: не столкнулось ли человечество с тем, что называется биологической войной? Даже если нет прямых доказательств умышленного использования коронавируса в качестве оружия, можно привести некоторые косвенные соображения, основанные на результатах математического моделирования. Изучая возросший поток публикаций математического характера, можно отметить странные свойства коварной инфекции. В частности, нельзя не замечать, что применяемые для описания COVID-19 математические модели все чаще используют алгоритмы из военной сферы. Чтобы показать это, напомним кратко эволюцию математического аппарата для анализа заболеваемости коронавирусом.
Появлявшиеся в начальный период пандемии научные статьи были своего рода пробой пера, попытками ученых применить к коронавирусу стандартные математические модели эпидемий. В таких моделях, как правило, учитывалось минимальное количество параметров, и делались прогнозы, весьма приближенно отражавшие сложную картину заболеваемости. Сначала исследователи применяли дифференциальные математические модели типа SIR, в которых буквой S (susceptible) обозначалось число людей, не болевших и восприимчивых к заражению, буквой I (infected) - число инфицированных, и буквой R (recovered) - число выздоровевших. Следующая модификация моделей SEIR учитывала число зараженных людей, заболевание которых еще не выявлено (E - exposed). Затем появились теоретические конструкции типа SEIHR и SEIRD, включающие госпитализированных (H - hospitalized) и умерших (D - died). Вакцинирование нашло отражение с появлением в аббревиатурах символа V (vaccination) и так далее. Одновременно развивались так называемые «логистические» математические модели, дававшие рост числа заболевших в форме характерной S-образной кривой (логистической кривой). Результаты математического моделирования, однако, продолжали демонстрировать значительные расхождения между теорией и реальной динамикой заболеваемости.
Постепенно в статьях различных авторов заметно усложнились параметры, используемые в дифференциальных моделях. Эти параметры стали отражать не только географические, экономические, социальные, поведенческие факторы, но и множество других, а также стала учитываться зависимость факторов от времени. Качество расчетов улучшилось, что в ряде случаев позволило делать существенно более точные прогнозы. Поиски более совершенных моделей пандемии продолжились, и сегодня мы видим научные работы с углубленным математическим подходом. Более аккуратно стал учитываться вероятностный характер процессов, связанных с заболеваемостью коронавирусом, выполняются сложные суперкомпьютерные вычисления. Общее количество опубликованных моделей и их разновидностей выросло в разы. Но вот, что обращает на себя особое внимание: резко расширился круг алгоритмов, типичных для задач математической физики. Например, можно назвать математическую модель «реакции-диффузии», основанную на уравнении в частных производных. В процессе компьютерного моделирования гидродинамических процессов распространения коронавирусной инфекции также используются уравнения в частных производных. Как известно, математическая физика, включающая класс подобных уравнений, широко используется в компьютерных моделях боевых действий. В частности, такие модели позволяют изучать протекание боевых действий не только во времени, но и в пространстве, что позволяет рационально выбирать боевые порядки войск. Подобные алгоритмы прогнозирования в военном деле широко описаны в отечественной и зарубежной литературе.
Появился целый ряд публикаций по коронавирусу, в которых применяются другие модели противоборств и борьбы за выживание. Так в 1970 году английский математик Джон Конвей придумал игру, которую назвал «Жизнь». Игра, однако, оказалась совсем не игрушечной, и на таком принципе сформировался целый класс моделей, называемых «конечными или клеточными автоматами». Игровое поле условно разбивается на клетки, каждая из которых символизирует живой или мертвый объект. Выживание одних клеток и гибель других может рассматриваться как своего рода боевые действия. Использование конечных автоматов применительно к пандемии COVID-19 также позволяет провести параллель с военной сферой.
Можно привести еще ряд примеров математического моделирования, демонстрирующих аналогию между коронавирусной пандемией и боями. Математические модели пандемии коронавируса стали подозрительно похожи на военные алгоритмы. Косвенно это подтверждает версию биологического нападения. Ведь неспроста же известный врач Леонид Рошаль назвал происходящее репетицией биологической войны. Несмотря на то, что заболеваемость коронавирусом в последнее время снижается, стоит серьезно задуматься - что может последовать вслед за такой «репетицией» или, говоря военным языком, «биологической артподготовкой»?
Андрей Злобин - к.т.н., математик, участник международных конференций по биоорганической химии, биотехнологии и бионанотехнологии
https://newizv.ru/article/general/02-11-2022/generalnaya-repetitsiya-uchenye-obnaruzhili-v-pandemii-priznaki-biologicheskoy-voyny