Журнал: Том 24, № 2, 2019
Сторінки: 37 – 47
DOI: https://doi.org/10.24025/2306-4412.2.2019.172004
766 Переглядів

Дослідження фазових площин моделі імуносенсора на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням в пакеті R

Василь Петрович Марценюк, Андрій Степанович Сверстюк, Наталія Василівна Козодій, Євген Олександрович Давиденко
Отримано 03.05.2019
Доопрацьовано 15.08.2019
Прийнято 06.09.2019

Анотація

У роботі проведено комп’ютерне моделювання імуносенсора на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням за допомогою пакета R. Проведено дослідження фазових площин моделі імуносенсора на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням, наведено параметри моделі, їх числові значення, а також представлено параметри в пакеті R. Проаналізовано останні дослідження в галузі імуносенсорів, їх видів і популярність наукових напрямів дослідження протягом останніх п’яти років. Незважаючи на величезну різноманітність сучасних фізико-хімічних методів детектування аналітичного сигналу в імуноаналізі, лідирують електрохімічні методи, які мають низку незаперечних переваг: висока чутливість і точність, селективність і експресність, невисока собівартість і універсальність. Описано пакет R як середовище програмування для статистичного аналізу даних зі заданими значеннями параметрів моделі імуносенсора на прямокутній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням. Наведено посилання на корисні сайти, списки посилань і документацію з встановлення та початку роботи з пакетом R. Результати чисельного моделювання імуносенсора на прямокутній решітці у вигляді фазових площин дають змогу провести дослідження стійкості моделі імуносенсора

Ключові слова

Використані джерела

Використані джерела в процесі публікації

ЦИТУВАТИ

Marsenyuk, V., Sverstiuk, A., Kozodii, N., & Davydenko, Ye (2019). Research of phase planes of immunosensor model on a rectangular lattice using the differential equations with delay in the R package . Bulletin of Cherkasy State Technological University, 24(2), 37-47. https://doi.org/10.24025/2306-4412.2.2019.172004