Бекешене, С.С.БекешенеНаконечний, О.О.НаконечнийКапустян, О.О.КапустянШевчук, Ю.Ю.ШевчукЛосєва, М.М.Лосєва2026-06-302026-06-302023-12-23Бекешене, С., Наконечний, О., Капустян, О., Шевчук, Ю., Лосєва, М. (2023). Dynamics analysis and forecast of number of individuals with stress syndrome under uncertainties. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Physics and Mathematics(2), 195–199. https://doi.org/10.17721/1812-5409.2023/2.3510.17721/1812-5409.2023/2.35https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/25916In this work, we propose a population dynamics model of the spread of stressful processes in several groups with different characteristics. Such a model is described by a system of nonlinear differential equations. Also, this model provides for the possibility of studying external influences, that is, the effectiveness of actions aimed at increasing the psychological stability of the population. The main objective of the study was to propose algorithms for finding guaranteed predictive estimates of the dynamics of such models. Two scenarios of this challenge are considered: for the case when there are available accurate data on the number of persons under stressful influence in each of the groups during a specific time interval; and for a similar case, but when there is observational data on the dynamics of such individuals. In both cases, we apply the methodology of finding guaranteed predictive estimations of the dynamics within these models. As an example, we consider the special case of the equation of population dynamics without external influence for one group of persons. Pages of the article in the issue: 195 - 199 Language of the article: EnglishУ даній роботі запропоновано модель динаміки поширення стресових процесів населення в декількох різних за своїми характеристиками групах, що базується на системі нелінійних диференціальних рівнянь. Також ця модель передбачає можливість вивчення зовнішніх впливів, тобто ефективності дій, які направлені на підвищення психологічної стійкості населення. Основним завданням дослідження було запропонувати алгоритми знаходження гарантованих прогнозних оцінок динаміки таких моделей. Було розглянуто два випадки цієї проблеми: для випадку, коли є наявними точні дані про кількість осіб, що перебувають під стресовим впливом, в кожній із груп протягом певного часового проміжку; та для аналогічного випадку, але коли є дані про спостереження про динаміку таких осіб. У якості прикладу розглянуто спеціальний випадок рівняння динаміки популяції без зовнішнього впливу для однієї групи осіб.enpopulation dynamicsstress resilienceobservationguaranteed predictive estimationestimation errorдинаміка популяціїстресостійкістьспостереженнягарантована прогнозна оцінкапохибка оцінюванняСтаття