Исследовательская группа математической биологии

Группа состоит из междисциплинарного коллектива учёных, работающих как в теоретических, так и в прикладных отраслях математики. Объединяет их общий научный интерес – применение математических методов в биологических науках с целью качественного анализа и количественного исследования сложных биологических систем и процессов.

Основные направления исследований

Математическое моделирование поведения и динамики ключевых биологических систем и процессов, имеющих отношение к обеспечению биобезопасности человека, животных и растений.

Математическое моделирование распространения патогенов, потенциально вызывающих эпидемии, эпизоотии или эпифитотии.

Моделирование динамики развития вспышек эмерджентных инфекционных заболеваний, прогнозирование и анализ сценариев их распространения.

Исследование особенностей популяционной динамики сельскохозяйственных растений и животных.

COVID-PLOT

Состав исследовательской группы

Януш Збигнев Ухманьски, Prof. zw. Dr hab.
Научный руководитель группы
E-mail: y.ukhmanski@utmn.ru

Научные интересы

Математическое моделирование экологических и эволюционных процессов. Динамика экологических систем. Моделирование внутривидовой конкуренции, индивидуальной изменчивости, экологических взаимодействий между индивидами. Экология индивидов. Общие проблемы применения математики в биологии.

Образование

Профессор биологических наук, учёная степень присуждена президентом Республики Польша (1999)
Доктор естественных наук в области экологии, Институт экологии Польской академии наук (1986)
Кандидат естественных наук, Институт экологии Польской академии наук (1979)
Физик по специальности «Медицинская физика», Варшавский университет (1976)

Евгений Олегович Бурлаков, PhD
Научный сотрудник
E-mail: e.o.burlakov@utmn.ru

Научные интересы

Математическое моделирование. Математическая биология и экология. Нелинейный функциональный анализ. Многозначный анализ. Функционально-дифференциальные уравнения и включения. Математическая нейробиология. Математическая теория управления.

Образование

– PhD in Applied Mathematics and Data Analysis, Норвежский университет естественных наук (2016)
– Математик по специальности «Математика», Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина (2007)

Награды и достижения

• Стипендиат Норвежского фонда финансирования образовательных программ, обладатель гранта для научной работы по теме «Методы функционального анализа в математической нейробиологии»
• Стипендиат Норвежской национальной программы научных исследований (FUGE) при Совете научных исследований Норвегии и Норвежского комитета по развитию университетской науки и образования (NUFU)
• Заместитель председателя организационного комитета регулярных международных конференций «Колмогоровские чтения. Общие проблемы управления и их приложения»

Александр Сергеевич Журавлев, канд. физ-мат. наук
Научный сотрудник
E-mail: a.s.zhuravlev@utmn.ru

Научные интересы

Моделирование диффузии углекислого газа в листьях растений и межклеточном пространстве мезофилла. Многокомпонентная многофазная термодинамика. Алгоритмирование численных задач механики жидкости и газа средствами парадигм объектно-ориентированного программирования. Методология преподавания IT-инструментов в математической биологи.

Образование

– Кандидат физико-математических наук, Тюменский государственный университет (2013)
– Физик по специальности «Физика», Тюменский государственный университет (2003)

Тарас Александрович Сафонов, MSc, MA, CStat, PStat®
Научный сотрудник
E-mail: t.a.safonov@utmn.ru

Научные интересы

Математическая статистика.
Биостатистика.
Статистическое моделирование и количественный анализ данных.
Математическое моделирование распространения инфекционных и неинфекционных заболеваний в популяциях.
Эпидемиологические методы в клинических испытаниях.
Математическая биология и статистическая генетика.

Образование

Аспирантура по программе «Информатика и вычислительная техника: математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Тюменский государственный университет (н.в.)
Магистр по направлению 06.04.01 Биология (Математическая биология и биоинформатика), Тюменский государственный университет (2021)
Магистр статистики, Университет Саутгемптона (2017)
Магистр экономики, Университет Западного Иллинойса (2015)
Экономист по специальности «Мировая экономика», Сибирский федеральный университет (2011)
Профессиональная переподготовка в сфере бизнес-информатики, Университет Западного Иллинойса (2015)
Профессиональная переподготовка в сфере прикладной математики и информатики, преподавания дисциплин по направлению «Прикладная математика и информатика» в организациях высшего образования, Южно-Уральский государственный университет (2021)
Профессиональная переподготовка в сфере менеджмента («Менеджер образования»), Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского (2021)
Профессиональная переподготовка в сфере техносферной безопасности с присвоением квалификации «Специалист в области охраны труда», Южно-Уральский государственный университет (2021)

Награды и достижения

Аккредитованный профессиональный статистик Американской статистической ассоциации (Accredited Professional Statistician®; PStat®) (2020 – н.в.)
Хартийный статистик Королевского статистического общества Великобритании (Chartered Statistician; CStat) (2020 – н.в.)
Победитель конкурса на получение именной стипендии Стипендиальной программы Владимира Потанина (2020–2021)
Победитель конкурса государственной программы Российской Федерации «Глобальное образование» на обучение в магистратуре университета Великобритании (2016–2017)
Победитель конкурса программы Фулбрайта в России на обучение в магистратуре университета США (2014–2015)

Научные публикации

Bergland H., Burlakov E., Pedersen A., Wyller J. Aquaculture, pollution and fishery - dynamics of marine industrial interactions // Ecological Complexity. 2020. Vol. 43. DOI: 10.1016/j.ecocom.2020.100853
Ухманьски Я.З. Об алгоритмической сущности биологии // Компьютерные исследования и моделирование. 2020. T. 12, № 3. P. 641-652. DOI: 10.20537/2076-7633-2020-12-3-641-652
Burlakov E., Zhukovskiy E., Verkhlyutov V. Neural field equations with neuron-dependent Heaviside-type activation function and spatial-dependent delay // Mathematical Methods in the Applied Sciences. (Preprint available from Authorea. February 01, 2020. DOI: 10.22541/au.158058388.83654283)
Bergland, H, Wyller, J, Burlakov, E. Pasture–livestock dynamics with density‐dependent harvest and changing environment // Natural Resource Modeling. 2019. Vol. 32 (4). e12213. DOI: 10.1111/nrm.12213
Uchmański J. Cyclic outbreaks of forest insects: A two-dimensional individual-based model // Theoretical Population Biology. 2019. Vol. 128. P. 1-18. DOI: 10.1016/j.tpb.2019.04.006
Zhuravljov, A., Lanetc, Z. Relevance of analytical Buckley–Leverett solution for immiscible oil displacement by various gases // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. 2019. Vol. 9. P. 617–626. DOI: 10.1007/s13202-018-0516-6
Burlakov, E. On Inclusions Arising in Neural Field Modeling // Differential Equations and Dynamical Systems. 2018. DOI: 10.1007/s12591-018-0443-5
Uchmański J., Opaliński K. W., Rau K. Intraspecific competition in an island environment: variability and dispersal of terrestrial snail Helix aspersa aspersa Müller, 1774 (Gastropoda: Helicidae) // Acta Zooloica Bulgarica. 2018. Suppl. 12. P. 25-39.
Журавлев, А. С. Влияние неоднородностей фильтрационно-емкостных параметров на процессы миграции и аккумуляции углеводородов в естественных геологических системах / А. С. Журавлев, Е. С. Журавлев // Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика / главный редактор А. Б. Шабаров. – Тюмень, 2016. – Т. 2, № 1. – С. 101-109.

СМИ о нас