Asocijacija za napredak nauke i tehnologije (ANNT) vas poziva da učestvujete u našem “Science at home Challenge”-u!
“Science at home Challenge” je dvomjesečno takmičenje koje ima za cilj da zaokupira znatiželjne umove i pokaže primjenjivost i ljepotu intelektualnih izazova i nauke. Izazov se sastoji od šest različitih sedmičnih zadataka iz Matematike, Fizike i Računarstva, s tim da su problemi interdisciplinarni i postoji više mogućih pristupa rješavanju. Pravo na učešće imaju učenici srednjih škola (prva kategorija) i studenti Bachelor studija (druga kategorija), a učesnici će se bodovati prema tačnosti, preciznosti i brzini rješavanja. Za najbolje i najvrijednije učesnike su osigurane vrijedne nagrade. Kako biste dobili osjećaj za težinu i tip zadataka, objavili smo zadatke za zagrijavanje – ovi zadaci neće biti bodovani ali vam preporučujemo da ih svejedno pokušate riješiti.
Ukoliko volite (intelektualne) izazove, želite da naučite nešto novo i uz to osvojite vrijedne nagrade, prijavite se na “Science at home Challenge” putem formulara ovdje. Prvi zadatak objavljujemo već 5. aprila, tako da požurite sa prijavama!
Omer momče i Merima djevojka iz prošlog zadatka su se ipak susreli i Merima djevojka se nažalost zarazila koronavirusom. Kako se prvi simptomi zaraze koronavirusom primijete tek nakon približno 5 dana, Merima je nakon toga otišla kući i bezbrižno se sastajala sa svojom porodicom i prijateljima, nesvjesno šireći virus kroz svoju zajednicu, a odakle se virus počeo širiti dalje. U ovom zadatku ćemo primjenom različitih modela pokušati (grubo) predvidjeti dinamiku širenja koronavirusa u Bosni i Hercegovini i uticaj mjera opreza na brzinu širenja epidemije. Napominjemo da su modeli koje koristimo nedovoljno precizni i tačni kako bi se na osnovu njih donosile odluke o potrebnim mjerama, ali su dovoljno dobri da vam daju grubi osjećaj za najvažnije faktore koji utiču na širenje i usporavanje epidemije i moći ćete sami vidjeti kako to fizičko distanciranje “pegla” krivu rasta broja zaraženih i stoga opterećenje zdravstvenog sistema.
U svakom dijelu zadatka pretpostaviti da su u početnom trenutku Omer i Merima jedini zaraženi u Bosni i Hercegovini, u kojoj po posljednjem popisu živi 3.5 miliona stanovnika, da iz vana ne dolaze druge zaražene osobe, te da se nikakve mjere opreza ne poduzimaju (osim u dijelu 4).
Za početak razmotrimo sljedeći jednostavan model: svaka osoba tokom vremenskog intervala od Δt = 1 dan prosječno sretne 5 osoba, a vjerovatnoća zaraze tokom svakog susreta sa zaraženom osobom je 10%. Radi jednostavnosti uzmite da svaka zaražena osoba susreće različite osobe i da je broj zaraženih malen u odnosu na ukupnu populaciju, te da zaraženi ne razvijaju imunitet niti se oporavljaju (ovo znači da je broj novozaraženih direktno proporcionalan broju zaraženih).
1.1. Koristeći ove pretpostavke definišite odgovarajući matematički model širenja zaraze. Pomoć: ukoliko je broj zaraženih (i)tog dana Ni, razmislite koliki će biti porast broja zaraženih za jedan dan (možete koristiti i neki kraći vremenski interval).
1.2. Koristeći vaš matematički model izračunajte broj zaraženih tokom prvih 30 dana širenja zaraze i skicirajte grafik zavisnosti broja zaraženih od vremena. Napomena: ukoliko se odlučite izračunati broj zaraženih (i+1)tog dana na osnovu zaraženih (i)tog dana, važi rezultati će imati vrlo primjetnu grešku u odnosu na stvarno rješenje. Kako biste izbjegli ovo, umjesto intervala Δt = 1 dan razmatrajte interval od makar Δt = 0.01 dan.
1.3. Nakon koliko dana će 50% čitave populacije Bosne i Hercegovine biti zaraženo? Šta će se matematički dogoditi kasnije, i da li to ima smisla?
Pomoć dio 1: Jedna zaražena osoba tokom dana zarazi X osoba, tj. imamo r = X novozaraženih/dan/zaraženih (X izračunajte sami). Ako je u nekom trenutku zaraženo N(t) osoba, to znači da će se nakon vremena Δt zaraziti dodatnih ΔN = r*N(t) *Δt osoba. Ovu diferencijalnu jednačinu (dN/dt = r*N) možete riješiti analitički tj. dobiti izraz za funkciju N(t) koja je rješava (pogledajte kurseve iz “pomoć” na kraju), ili je možete riješiti iterativno tako što odaberete neki kratki vremenski korak Δt (“timestep”) i izračunate N(t+Δt) na osnovu N(t), pa onda izračunate N(t+2*Δt) na osnovu N(t+Δt) i tako dalje. Kako je i ranije bilo napomenuto, i pošto se tokom jednog dana broj zaraženih osjetno mijenja i pošto novozaraženi odmah postaju zarazni (a ne tek sutra), korištenje vremenskog koraka (“timestep”) dužine Δt = 1 dan će dati loš rezultat i stoga trebate koristiti kraći vremenski interval, npr. Δt = 0.01 dan. Kako ne biste ručno vršili sve ove proračune, iskoristite resurse koje imate na raspolaganju, bio to Excel, programski kod, ili nešto treće (pogledajte pravilnik ako niste sigurni šta je dozvoljeno a šta ne).
Model iz prethodnog dijela predviđa da će broj zaraženih rasti u beskonačnost iako postoji ograničen broj stanovnika, što ukazuje na grešku u modelu. Razlog za ovo je što zaražena osoba može zaraziti samo osobe koje nisu već zaražene (tj. koje su zdrave). Naprimjer, ako je u nekom trenutku 60% ukupno stanovništva zaraženo, onda će zaražena osoba u samo 40% dnevnih susreta sresti zdravu osobu kojoj može prenijeti zarazu. Radi jednostavnosti opet uzmite da zaraženi ne razvijaju imunitet niti se oporavljaju.
2.1. Koristeći naše nove pretpostavke, prepravite vaš raniji model i ponovite proračun iz dijela 1.2. ali za period od 50 dana.
2.2. Nakon koliko dana će približno 25%, 50%, 75% i 100% populacije Bosne i Hercegovine biti zaraženo? U čemu se rezultati razlikuju od rezultata iz prošlog modela?
2.3. Izračunajte porast u broju zaraženih tokom dana 5, 15, 20, 25, 30, 35, 40. Skicirajte grafik zavisnost broja novozaraženih od vremena. U kojem trenutku je porast broja zaraženih maksimalan tj. kada se epidemija najbrže širi?
Pomoć dio 2: Da biste uzeli u obzir “efekat” opisan u ovom dijelu zadatka, potrebno je da desnu stranu jednačine iz dijela 1 (ΔN = r*N(t)*Δt) pomnožite sa udjelom zdravih osoba u trenutku t. Ukoliko sada desnu stranu izrazite samo preko broja zaraženih, dobiti ćete jednačinu koju možete riješiti analitički, ili kao ranije, iterativnim numeričkim proračunom.
Kao što možete već naslutitii, ni naš model gore nije adekvatan. Razlog za to je što smo zanemarili činjenicu da se dio zaraženih vremenom oporavi i postaje imun tj. da se ove osobe ne mogu ponovo zaraziti i da ne širi zarazu dalje. Pored toga, zanemarili smo jedno od osnovnih mjera, a to je izolacija zaraženih, koji time prestaju biti u mogućnosti da dalje šire zarazu. Kako bismo opisali ove dvije pojave, stanovništvo ćemo matematički razdvojiti u tri različite grupe:
Ovakav model epidemije se naziva SIR model a o njemu možete više naučiti u dijelu “pomoć” na kraju (drugi kurs, lekcija 3). Kao što ste primijetili, ovdje nam je potreban još jedan parametar, a to je prosječno vrijeme od trenutka zaraze pa do trenutka izolacije tj. vrijeme tokom kojeg je osoba efektivno zarazna), za koje ćemo uzeti da iznosi 5 dana. Kako biste podjednostavili svoj proračun, možete uzeti da ovo znači kako u toku jednog dana približno ⅕ = 20% svih zaraženih prelazi u izolaciju.
3.1. Koristeći se sličnim pristupom kao u ranijim dijelovima, napišite jednačine koje opisuju ovaj model. Pomoć: ukoliko je (i)tog dana broj zdravih Si, broj zaraženih Ii, a broj izolovanih/oporavljenih/imunih Ri, kolike su promjene ovih vrijednosti tog dana (ili za neki kratki vremenski interval Δt)?
3.2. Izračunajte broj zaraženih I(t) i izolovanih/imunih/oporavljenih R(t) za period od 80 dana, te skicirajte zavisnost ove dvije veličine od vremena na jednom grafiku.
3.3. Da li će se u nekom trenutku zaraziti približno 25%, 50%, 75% i 100% populacije Bosne i Hercegovine, i ako da, kada? U čemu se rezultati ovog modela razlikuju od prethodnog modela?
3.4. Izračunajte porast u broju zaraženih tokom dana 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80. Na osnovu rezultata komentarišite na vijesti u medijima sa naslovom “Danas smanjen broj novozaraženih” - da li to znači da će širenje zaraze uskoro stati ili ne, te da li će se broj zaraženih i dalje povećavati ili ne?
Pomoć dio 3: U ovom dijelu obratite pažnju na to da morate voditi računa o veličinama S(t), I(t) i R(t), s tim da je njihov zbir naravno jednak ukupnom broju stanovnika. Ukoliko napišete (tri) jednačine za sve tri veličine, za R(t) ćete dobiti jednačinu ΔR = 1/𝜏 *I(i)*Δt, dok jednačinu za ΔS možete dobiti sličnim razmišljanjem kao iz dijela 2 i uračunavanjem smanjenja broja zaraženih zbog oporavka/izolacije. Ako niste sigurni da li ste dobili dobre jednačine, možete uradite sljedeće: ukoliko uzmete da je vrijeme tokom kojeg je osoba zarazna beskonačna tj. da zaraženi nikada ne prelaze u izolaciju niti postaju imuni (kao što je bio slučaj u dijelu 2), jednačine iz ovog dijela bi trebale postati iste kao u dijelu 2 jer su onda u pitanju identični modeli.
Sada ćemo konačno uvesti mjere opreza u naš model, kao što se i događa u stvarnosti.
4.1. Za početak, recimo da su (zbog slučajeva u ostatku svijeta) već prvog dana mjere opreza bile naređene, i da su se zbog toga ljudi dosta rjeđe susretali nego obično tj. primjenjuju fizičko distanciranje od drugih osoba. Ukoliko se vratite na početak zadatka, lako ćete zaključiti da ovo smanjuje broj osoba koje zaraženi mogu svaki dan sresti, te stoga i zaraziti. Ukoliko uzmemo da je broj dnevnih susreta 3 (djelimično pridržavanje mjera) i 2 (ozbiljnije poštivanje mjera) i 1 (baš ozbiljno), koristeći model iz dijela 3 skicirajte na istom grafiku zavisnosti broja zaraženih od vremena za sve tri vrijednosti dnevnih susreta.
4.2. Kakav uticaj imaju mjere opreza na brzinu kojom se širi zaraza, maksimalni broj zaraženih (u jednom trenutku) trajanje epidemije i ukupan broj zaraženih tokom čitave epidemije?
Preporučujemo svim učesnicima da pregledaju ovaj niz predavanja o modelima rasta populacija.
Pored toga, toplo preporučujemo svim učesnicima da pregledaju dijelove ovog kursa jer može biti koristan za ovaj kao i za buduće zadatke. Za ovaj zadatak korisno je pregledati prve tri lekcije (Lesson 1 - Houston We Have a Problem, Lesson 2 - Houston We Have a Solution, Lesson 3 - Contagion). Kroz kurs može se naučiti o diferencijalnim jednačinama, modeliranju sistema i primjerima modeliranih sistema te korištenje numeričkih alata za rješavanje modela te primjere koda u Pythonu.
Kodove u Pythonu možete pisati na sajtu na kojem se nalazi kurs gore ili na ovom sajtu.
Iako su izdate sve preporuke za socijalno distanciranje, Omer i Merima ne mogu izdržati da se ne vide svaki dan te su odlučili da izađu u šetnju. Nažalost, Omer momče je zaražen koronavirusom, ali nije primijetio simptome te stoga nije ni svjestan da ugrožava druge osobe. Dogovor je bio da oboje dođu u 12 sati kod Sebilja na Baščaršiji. Osoba koja prva dođe čekat će drugu osobu maksimalno 20 minuta i vratiti se kući ako druga osoba ne dođe.
Pod pretpostavkom da je vjerovatnoća kašnjenja, koje ne može biti veće od 60 minuta, uniformna i da je vjerovatnoća prelaska virusa sa zaražene osobe na nezaraženu 90% u slučaju kontakta, koja je vjerovatnoća da zaraza prijeđe sa Omera na Merimu?
Pomoć za izradu zadatka: ako vam je potrebna pomoć u izradi zadatka, možete pogledati prvo predavanje na temu vjerovatnoće sa linka ovdje
Vaš prijatelj Marko, koji ne poštuje propise i stoga ne nosi masku, kihne tako da se kapljice rasprše iz njegovih usta brzinom 3.6 m/s u prostor koji ima oblik konusa (ukupne) širine 30°, gdje je centralna osa konusa (osa simetrije) horizontalna.
Procijenite koliko daleko ispred vašeg prijatelja trebate stajati kako kapljice, koje mogu prenijeti koronavirus, ne bi mogle doći do vas i vaše odjeće. Procijenite kolika je površina koju će kapljice pokriti (koronavirus može preživjeti na površinama par sati, čak i dana). Savjetujemo vam da zanemarite otpor zraka.
Pomoć za izradu zadatka: pregledajte sljedeća dva predavanja sa Youtube kanala “Šejla objašnjava”: Kosi hitac 1 i Kosi hitac 2
Majka i otac idu u kupovinu da obezbijede zalihe za krizu izazvanu koronavirusom. Oni imaju jedno ograničenje, a to je maksimalni budžet koji mogu priuštiti za ovu namjenu. Njihov budžet iznosi 250 BAM.
Cilj roditelja je da maksimiziraju vrijeme koje mogu preživjeti koristeći te zalihe. Na izbor imaju više artikala prikazanih u sljedećoj tabeli sa naznačenom težinom po pakovanju i vremenom preživljavanja koristeći taj artikal. Dostupne su neograničene zalihe svih artikala. Pripremite listu i količinu artikala koje trebaju kupiti.
Koristeći bilo koji programski jezik ili pseudokod, predložite algoritam koji se može koristiti za rješavanje ovakvih problema u slučaju bilo koje cijene artikala i budžeta.
Cijena (BAM) | Preživljavanje (dana) | |
---|---|---|
Toaletni papir | 4 | 0 |
Riža (5 kg) | 10 | 10 |
Riža (1 kg) | 2 | 2 |
Brašno (25 kg) | 18 | 25 |
Brašno (5 kg) | 5 | 5 |
Grah (5 kg) | 20 | 15 |
Grah (1 kg) | 5 | 3 |
Pomoć za izradu zadatka: ovo je varijanta poznatog “Knapsack” problema. Korisni linkovi: