Во введении будет обозначена тема математического моделирования распространения заболеваний и объяснено, почему динамику инфекции полезно описывать количественно. Здесь формулируются проблема, цель и задачи проекта, указывается выбранный объект исследования и кратко описывается предполагаемый результат. Также оговаривается, что модель будет учебной: она предназначена для сравнения сценариев, а не для медицинских рекомендаций или точного прогноза.

В этом пункте раскрывается, что математическая модель представляет собой упрощённое описание реального процесса с помощью переменных, параметров и правил их изменения. Будет показано, как модель помогает сравнивать возможные сценарии распространения заболевания и какие сведения требуются для расчётов. Отдельно отмечается, что упрощение неизбежно исключает часть особенностей реальной эпидемии, поэтому результаты нужно трактовать осторожно.

Раздел знакомит с тремя группами модели SIR: восприимчивыми к инфекции, заразившимися и выбывшими из числа заразных. Будет объяснено, при каких условиях человек переходит из одной группы в другую и как меняются размеры групп во времени. Рассматриваются основные предположения базовой модели, включая постоянную численность населения и усреднённый характер контактов, чтобы было понятно, что именно модель описывает.

Здесь описываются параметры, задающие передачу инфекции и выход из заразного состояния, а также их роль в изменении кривых эпидемии. Будет рассмотрена связь между параметрами и эффективным репродуктивным числом на качественном уровне. Пункт также посвящён ограничениям: различиям в поведении людей, возрастной структуре, неполным данным и возможным изменениям условий, из-за которых простой расчёт не следует считать точным прогнозом.

В практической части сначала задаются начальные численности условных групп и единицы времени для расчёта. Участники фиксируют выбранные значения параметров и объясняют, почему они подходят для учебного сравнения, не выдавая их за реальные показатели конкретной болезни. Отдельно перечисляются допущения: постоянное население, отсутствие повторного заражения и одинаковая вероятность контактов, чтобы расчёт можно было повторить и проверить.

В этом разделе описывается создание модели в электронной таблице или простой программе. Для каждого временного шага рассчитываются изменения групп S, I и R по выбранным формулам, после чего проверяется, сохраняется ли общая численность населения при заданных допущениях. Будут приведены пояснения к ячейкам или переменным, порядок ввода параметров и способы обнаружить ошибки в формулах до построения итоговых графиков.

Здесь результаты расчётов представляются в таблицах и графиках для нескольких наборов параметров. Сравниваются сроки и высота условного пика числа заразившихся, а также скорость последующего снижения показателя. Анализ проводится только в рамках выбранной модели: участники объясняют, какие параметры изменили результат, проверяют согласованность графиков с предположениями и не переносят учебные числа на реальные эпидемии без надёжных данных.

В пункте обсуждается, что можно и чего нельзя заключить по построенным сценариям. Указывается, как однородное смешивание, неизменные параметры и отсутствие некоторых биологических факторов влияют на применимость модели. Будет предложено, какие дополнительные сведения и расширения, например введение латентной группы в модели SEIR, могли бы сделать описание реалистичнее. Главная задача раздела — научить различать результат расчёта и доказанный факт о реальной эпидемии.

В заключении кратко соотносятся выполненные задачи с целью проекта и формулируются результаты моделирования. Подводится итог сравнения сценариев: объясняется, как изменение параметров повлияло на динамику числа заразившихся в рамках принятых условий. Также отмечаются ограничения учебной модели и возможные направления её развития, например учёт латентного периода или неодинаковых контактов. Заключение не вводит новых расчётов и не превращает условные результаты в медицинские рекомендации.

В этом разделе приводятся использованные учебники, научно-популярные материалы и надёжные открытые источники по математическому моделированию инфекций. Для каждого источника указываются автор или организация, название, год публикации и адрес доступа, если материал найден в интернете. Список позволяет проверить определения и формулы, а также отличить сведения из источников от собственных учебных расчётов. Включать следует только материалы, с которыми участники действительно работали.