5. Quartalsvortrag der BMG in der Technischen Universität am 26.10.2021

von Prof. Dr. Kai Nagel
 
Quartalsvortrag der BMG zu COVID-19 und Mathematik
Beispielhafte Visualisierung der Ausbreitung von COVID-19 in Berlin. Quelle: https://covid-sim.info/v3
COVID-19 und Mathematik

Die Technische Universität Berlin (TUB) und die Berliner Mathematische Gesellschaft (BMG) laden zum 5. Quartalsvortrag der BMG am 26. Oktober 2021 ein. Der Vortrag von Prof. Dr. Kai Nagel (TU Berlin) modelliert die Ausbreitung von Infektionen wie COVID-19 unter Berücksichtigung vielfältiger Parameter und kann die Folgen von Gegenmaßnahmen quantitativ vorhersagen. Die Veranstaltung findet in Präsenz und online statt.

Anknüpfend an die Online-Reihe Mathematischer Ort des Monats stellt die Berliner Mathematische Gesellschaft einige der Berliner Orte im Rahmen der Vortragsreihe „Quartalsvorträge der BMG“ auch in begehbarer Form vor. Die fünfte Veranstaltung wird im Mathematikgebäude der Technischen Universität stattfinden.

Verschiedentlich wurden Einrichtungen und Objekte der Technischen Universität bereits zu mathematischen Orten des Monats gekürt.1)

 
5. Quartalsvortrag der BMG
Datum: Dienstag, 26. Oktober 2021, 18:00 Uhr
Ort: TU Berlin, Hörsaal MA 004
Straße des 17. Juni 136, 10623 Berlin
Für die Präsenzveranstaltung gilt die Hygiene-Regel 2G
Eine Anmeldung mit der Angabe, ob Präsenz- oder online-Teilnahme, ist bis zum 25. Oktober unter anmeldung@math.berlin erforderlich.
Programm
18:00 Uhr:   Begrüßung und Einführung
Prof. Dr. Konrad Polthier (BMG)
Prof. Dr. Günter Bärwolff (TU Berlin)
18:10 Uhr:   Vortrag
Prof. Dr. Kai Nagel (TU Berlin)
 
 
Kai Nagel
Prof. Dr. Kai Nagel
Foto: Marcel Rieser (CC-BY-SA 4.0)
 
18:10 Uhr Vortrag
Agentenbasierte Modellierung der Ausbreitung von COVID-19 zur Untersuchung der Wirkung verschiedener Eindämmungsmaßnahmen
Prof. Dr. Kai Nagel, Technische Universität Berlin
In dem Vortrag wird ein bewährter Ansatz der Verkehrsmodellierung, die personenzentrierte Modellierung der menschlichen Mobilität, mit einem Infektionsmodell und einem altersabhängigen Krankheitsverlauf kombiniert. Das Modell berücksichtigt die Folgen unterschiedlicher Raumgrößen, Luftaustauschraten, Krankheitseinschleppungen, veränderter Aktivitätsraten im Zeitverlauf (aus Mobilitätsdaten), Masken, Freizeitaktivitäten in Innenräumen oder im Freien sowie die Rückverfolgung von Kontakten. Das Modell kann verwendet werden, um den Beitrag verschiedener Aktivitätstypen zur Infektionsdynamik im Laufe der Zeit zu verstehen und um die Folgen von Maßnahmen quantitativ vorherzusagen. Unsere Arbeiten finden Sie auf https://covid-sim.info/.
 
Downloads zum 5. Quartalsvortrag: Poster, Flyer
 

1) Diese sind im Einzelnen: