Ce livre examine un modèle compartimental déterministe d'ordre fractionnaire pour analyser la transmission de COVID-19 en utilisant la dérivée Atangana-Baleanu-Caputo (ABC) pour incorporer des effets de mémoire dans la dynamique de la maladie. La population est divisée en compartiments sensibles, exposés, infectés, sous traitement, guéris et décédés afin de saisir la progression de la maladie de manière plus réaliste que les modèles classiques. Une solution semi-analytique est dérivée pour étudier le comportement du système, et l'analyse de stabilité montre que l'équilibre sans maladie est stable lorsque le nombre de reproduction de base est inférieur à un. Les simulations numériques indiquent que la réduction des taux de contact et l'amélioration du traitement diminuent de manière significative les infections et augmentent les niveaux de guérison.
AmazonPagina's: 56, Paperback, Editions Notre Savoir
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