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Estudio de modelo matemático de Rotavirus utilizando operadores diferenciales estocásticos y fraccionarios por partes

Autores: Alharthi, Nadiyah Hussain; Jeelani, Mdi Begum

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Estudio de modelo matemático de Rotavirus utilizando operadores diferenciales estocásticos y fraccionarios por partes


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Análisis matemático

Palabras clave

Modelo matemático
Rotavirus
Epidemia
Cálculo fractal
Ratio de reproducción
Estabilidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este manuscrito está relacionado con la realización de un modelo matemático (susceptible, vacunado, infectado y recuperado) del rotavirus. Se establecen algunos resultados cualitativos para el mencionado desafiante modelo epidémico de rotavirus en la infancia a medida que se propaga por una población con una tasa heterogénea. El modelo propuesto se investiga utilizando un enfoque novedoso de cálculo fractal. Calculamos la positividad de la acotación de la solución del modelo propuesto. Además, se realiza el cálculo de la tasa básica de reproducción y su análisis de sensibilidad. La estabilidad global del punto de equilibrio endémico también se confirma gráficamente utilizando algunos valores disponibles de condiciones iniciales y parámetros. Se deducen condiciones suficientes para la teoría de la existencia, la estabilidad de Ulam-Hyers. Específicamente, se investiga la solución aproximada numérica del modelo de rotavirus utilizando métodos numéricos eficientes. Se presentan representaciones gráficas correspondientes a diferentes órdenes fraccionarios para comprender la dinámica de transmisión de la enfermedad mencionada. Además, los investigadores han examinado el impacto de reducir el riesgo de infección en poblaciones susceptibles y vacunadas, produciendo resultados intrigantes. También presentamos una ilustración numérica tomando la derivada estocástica del modelo propuesto gráficamente. Los investigadores pueden encontrar esta investigación útil, ya que ofrece información perspicaz sobre el uso de técnicas numéricas para modelar enfermedades infecciosas.

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