主講人：滕志東 新疆大學(xué)教授
時(shí)間：2022年5月11日19：00
地點(diǎn)：騰訊會(huì)議 478 127 447
舉辦單位：數(shù)理學(xué)院
主講人介紹：滕志東，新疆大學(xué)數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，新疆醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院特聘教授，博士生導(dǎo)師，原蘇聯(lián)副博士學(xué)位，國(guó)務(wù)院特殊津貼專(zhuān)家，新疆維吾爾自治區(qū)有突出貢獻(xiàn)優(yōu)秀專(zhuān)家。主要開(kāi)展微分方程理論及應(yīng)用、生物數(shù)學(xué)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和控制系統(tǒng)等領(lǐng)域的科學(xué)研究，先后主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目4項(xiàng)，教育部留學(xué)回國(guó)基金、重點(diǎn)項(xiàng)目、博士點(diǎn)基金各1項(xiàng)，自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目1項(xiàng)，自治區(qū)高校科研計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目、創(chuàng)新群體項(xiàng)目各1項(xiàng)。1991年獲得了新疆維吾爾自治區(qū)科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)，2000年獲得了寶鋼教育基金優(yōu)秀教師獎(jiǎng)，2003年獲得了新疆維吾爾自治區(qū)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)（排名第一），2006年獲得了新疆維吾爾自治區(qū)了優(yōu)秀專(zhuān)業(yè)技術(shù)工作者一等獎(jiǎng)，2010年獲自治區(qū)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)（排名第一），2012年獲自治區(qū)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)（排名第二），2016年獲得自治區(qū)科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)（排名第二），2020年獲得自治區(qū)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)（排名第二）。招收培養(yǎng)博士后5人，博士研究生21人，碩士研究生70多人。
內(nèi)容介紹：Firstly, we propose a two-patch mathematical model to simulate the transmission of SARS-CoV-2 where a half-saturated detection rate function is introduced to describe the effect of medical resources. The stability of disease-free equilibrium of the model without migration is obtained. Further, the existence of forward/backward bifurcation is analyzed. The global dynamics of the full model are discussed. Some numerical simulations are carried to explain the main results and the effects of migration and supply of medical resources on the transmission of disease. Next, a reaction-diffusion SEIAR model with Beddington-DeAngelis type incidence is proposed to characterize the spread of COVID-19 with spatial transmission. The basic reproduction number R0 is derived. Threshold dynamics are established. Meanwhile, the model in spatial homogenous environment is full characterized by the reproduction number. According to the official reporting data about COVID-19 in Wuhan, China, the actual value of R0 is estimated. Numerical simulations indicate that the diffusion (movement) behavior has great impact on the spread of COVID-19.