Mathematik der Pandemie Die Vermessung der Pandemie Modellierungswerkzeuge Pandemiemodelle Die Eindämmung der Pandemie Kontaktnetzwerke und Superspreader Die Unsicherheit von Modellvorhersagen Nachwort. Die COVID 19 Pandemie hat weltweit dramatische Folgen. Mathematische Modelle spielen bei ihrer Bewertung eine zentrale Rolle: Sie sollen die Wirkung von Maßnahmen abschätzen die oft mit Einschränkungen individueller Freiheiten einhergehen. Umso mehr sollte das Wissen um die Mathematik der Pandemie nicht nur Experten überlassen bleiben. Dieses Buch erläutert grundlegende Begriffe und Modelle und klärt weitverbreitete Missverständnisse auf. Das Buch gibt insbesondere Antwort auf folgende Fragen: Was sagen Kennzahlen wie Inzidenz Reproduktionszahl Hospitalisierungsrate oder Impfquote über die Pandemie Was ist der Unterschied von linearem und exponentiellem Wachstum Was ist Herdenimmunität Warum werden sich trotz Herdenimmunität fast alle Ungeimpften anstecken Was ist der Effekt von Kontaktbeschränkungen und Impfung Warum sind Vorhersagen in der Pandemie schwierig Die Autoren Simon Syga ist Physiker und forscht an der Technischen Universität Dresden in der Abteilung „Innovative Methoden des Computing“ zu COVID 19 Infektionsnetzwerken und den Evolutionsmechanismen in Tumoren. Dieter Wolf Gladrow war Leiter der Sektion “Marine Biogeosciences” am Alfred Wegener Institut Helmholtz Zentrum für Polar und Meeresforschung und Professor für Theoretische Marine Ökologie an der Universität Bremen. Seine Forschungsinteressen sind marine Biogeochemie Ökosystemmodellierung und Climate Engineering. Andreas Deutsch ist mathematischer Biologe und außerordentlicher Professor an der Technischen Universität Dresden wo er die Forschungsabteilung „Innovative Methoden des Computing“ leitet. Sein Forschungsschwerpunkt ist die Selbstorganisation komplexer biologischer Systeme wie die Ausbreitung von Infektionen und das Wachstum bösartiger Tumore. Das Buch ist ein gemeinsames Werk der Autoren basierend auf der Idee und einem Konzept von Andreas Deutsch.