Publicación: Modelo matemático de la fase inicial de la pandemia de COVID-19 mediante el uso de ecuaciones diferenciales con retardo
dc.audience | ||
dc.contributor.advisor | Arenas Tawil, Abraham Jose | |
dc.contributor.author | Sáenz Sáenz, Miguel Ángel | |
dc.contributor.jury | Pérez Reyes, Edgardo Enrique | |
dc.contributor.jury | Cruz Guerrero, Richard Alexander, de La | |
dc.date.accessioned | 2024-10-24T18:02:49Z | |
dc.date.available | 2025-10-23 | |
dc.date.available | 2024-10-24T18:02:49Z | |
dc.date.issued | 2024-10-24 | |
dc.description.abstract | En este trabajo nos hemos centrado en la modelización y análisis de la propagación de la etapa inicial de la pandemia del COVID-19 mediante ecuaciones diferenciales con retraso. A través del sistema de Ecuaciones (1.14), se ha propuesto un modelo que captura la dinámica de las poblaciones involucradas: susceptibles (S), infectados sintomáticos (I), infectados asintomáticos (A) y recuperados (R). En el análisis realizado se demostró la positividad y acotamiento de las soluciones del modelo. Esto asegura que las poblaciones se mantengan en rangos realistas y evita comportamientos no físicos. Además, se ha logrado demostrar la existencia y unicidad de las soluciones, lo que proporciona una base sólida para la predicción de la propagación de la enfermedad. Un enfoque clave ha sido el análisis de estabilidad, que ofrece información esencial sobre la evolución a largo plazo de las poblaciones. Esto es fundamental para comprender si las intervenciones de salud pública serán efectivas y si las poblaciones alcanzarán un equilibrio estable y además se ha desarrollado un esquema de diferencias finitas no estándar que garantiza la positividad y estabilidad de las soluciones numéricas. Este enfoque tiene aplicaciones concretas en la simulación y predicción de la propagación del virus. | spa |
dc.description.degreelevel | Maestría | |
dc.description.degreename | Magíster en Matemáticas | |
dc.description.modality | Trabajos de Investigación y/o Extensión | |
dc.description.tableofcontents | Resumen III | spa |
dc.description.tableofcontents | Agradecimientos V | spa |
dc.description.tableofcontents | Objetivos VII | spa |
dc.description.tableofcontents | 1. Introducción General 1 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.1. Preliminares de las ecuaciones diferenciales con retardo 2 | spa |
dc.description.tableofcontents | 1.2. Diseño de un modelo de transmisión de COVID-19 con retardo 11 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2. Características de las soluciones del Modelo 15 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.1. Existencia y Unicidad 15 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.2. Acotamiento de las soluciones 18 | spa |
dc.description.tableofcontents | 2.3. Positividad 19 | spa |
dc.description.tableofcontents | 3. Análisis de estabilidad de las soluciones del Modelo 23 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4. Construcción de un esquema discreto 37 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4.1. Simulaciones 38 | spa |
dc.description.tableofcontents | 4.2. Conclusión 47 | spa |
dc.description.tableofcontents | Bibliografía 49 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.identifier.instname | Universidad de Córdoba | |
dc.identifier.reponame | Repositorio Institucional Unicórdoba | |
dc.identifier.repourl | https://repositorio.unicordoba.edu.co | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8680 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad de Córdoba | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Básicas | |
dc.publisher.place | Montería, Córdoba, Colombia | |
dc.publisher.program | Maestría en Matemáticas | |
dc.relation.references | Eugene V Koonin, Tatiana G Senkevich y Valerian V Dolja. «The ancient Virus World and evolution of cells». En: Biology direct 1.1 (2006), pág. 29. | |
dc.relation.references | Mya Breitbart y Forest Rohwer. «Here a virus, there a virus, everywhere the same virus?» En: Trends in microbiology 13.6 (2005), págs. 278-284. | |
dc.relation.references | Gennady Bocharov et al. Mathematical immunology of virus infections. Vol. 245. Springer, 2018. | |
dc.relation.references | Fred Brauer. «Mathematical epidemiology: Past, present, and future». En: Infectious Disease Modelling 2.2 (2017), págs. 113-127. | |
dc.relation.references | Fred Brauer, PD Driessche y Jianhong Wu. «Lecture notes in mathematical epidemiology ». En: Berlin, Germany Springer 75.1 (2008), págs. 3-22. | |
dc.relation.references | Wai-Kit Ming, Jian Huang y Casper JP Zhang. «Breaking down of healthcare system: Mathematical modelling for controlling the novel coronavirus (2019-nCoV) outbreak in Wuhan, China». En: BioRxiv (2020). | |
dc.relation.references | Gul Zaman et al. Mathematical modeling and control of infectious diseases. 2017. | |
dc.relation.references | Mohammed S Abdo et al. «On a comprehensive model of the novel coronavirus (COVID- 19) under Mittag-Leffler derivative». En: Chaos, Solitons&Fractals 135 (2020), pág. 109867. | |
dc.relation.references | Stelios Bekiros y Dimitra Kouloumpou. «SBDiEM: a new mathematical model of infectious disease dynamics». En: Chaos, Solitons & Fractals 136 (2020), pág. 109828. | |
dc.relation.references | Sümeyye Çakan. «Dynamic analysis of a mathematical model with health care capacity for COVID-19 pandemic». En: Chaos, Solitons & Fractals 139 (2020), pág. 110033. | |
dc.relation.references | MHigazy. «Novel fractional order SIDARTHE mathematical model of COVID-19 pandemic ». En: Chaos, Solitons & Fractals 138 (2020), pág. 110007. | |
dc.relation.references | Gilberto González-Parra, Miguel Díaz-Rodríguez y Abraham J Arenas. «Mathematical modeling to study the impact of immigration on the dynamics of the COVID-19 pandemic: A case study for Venezuela». En: Spatial and Spatio-temporal Epidemiology 43 (2022), pág. 100532. | |
dc.relation.references | Gilberto González-Parra et al. «Mathematical Modeling of Physical Capital Diffusion Using a Spatial Solow Model: Application to Smuggling in Venezuela». En: Economies 10.7 (2022). ISSN: 2227-7099. DOI: 10.3390/economies10070164. URL: https://www. mdpi.com/2227-7099/10/7/164. | |
dc.relation.references | Gilberto Gonzalez Parra y Abraham Arenas. A Nonlinear Mathematical Model for the Dynamics of the Omicron Wave. 2022. DOI: 10 . 2139 / ssrn . 4119450. URL: https : / / europepmc.org/article/PPR/PPR603407. | |
dc.relation.references | G González-Parra y A Arenas. «Qualitative analysis of a mathematical model with presymptomatic individuals and two SARS-CoV-2 variants». En: Computational and Applied Mathematics 40.6 (2021). | |
dc.relation.references | Gilberto González-Parra, Myladis R Cogollo y Abraham J Arenas. «Mathematical Modeling to Study Optimal Allocation of Vaccines against COVID-19 Using an Age- Structured Population». En: Axioms 11.3 (2022), pág. 109. | |
dc.relation.references | J.K. Hale et al. Introduction to Functional Differential Equations. Applied Mathematical Sciences. Springer, 1993. ISBN: 9780387940762. URL: https://books.google.com.co/ books?id=ZNLjAJQMhqwC. | |
dc.relation.references | V. Volterra. «Sur la théorie mathématique des phénomènes héréditaires». fre. En: Journal de Mathématiques Pures et Appliquées 7 (1928), págs. 249-298. URL: http://eudml. org/doc/235612. | |
dc.relation.references | Kenneth L. Cooke y James A. Yorke. «Some equations modelling growth processes and gonorrhea epidemics». En: Bellman Prize in Mathematical Biosciences 16 (1973), págs. 75-101. | |
dc.relation.references | Maia Martcheva y Olivia F. Prosper. «Unstable Dynamics of Vector-Borne Diseases: Modeling Through Delay-Differential Equations». En: 2013. | |
dc.relation.references | AJ Arenas et al. Mathematical Analysis and Numerical Solution of a Model of HIV with a Discrete Time Delay. Mathematics 2021, 9, 257. 2021. | |
dc.relation.references | Gilberto Gonzalez-Parra y Abraham J. Arenas. «Nonlinear Dynamics of the Introduction of a New SARS-CoV-2 Variant with Different Infectiousness». En: 13 (2021). | |
dc.relation.references | Abraham J Arenas, José Antonio Moraño y Juan Carlos Cortés. «Non-standard numerical method for a mathematical model of RSV epidemiological transmission». En: Computers & Mathematics with Applications 56.3 (2008), págs. 670-678. | |
dc.relation.references | R. E. Mickens. Nonstandard Finite Difference Models of Differential Equations.World Scientific, 1994. | |
dc.relation.references | R. E. Mickens. Application of Nonstandard Finite Difference Schemes.World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2000. | |
dc.relation.references | Vipin Tiwari, Namrata Deyal y Nandan S. Bisht. «Mathematical Modeling Based Study and Prediction of COVID-19 Epidemic Dissemination Under the Impact of Lockdown in India». En: Frontiers in Physics 8 (2020). ISSN: 2296-424X. DOI: 10.3389/fphy.2020. 586899. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphy.2020.586899. | |
dc.relation.references | F. Brauer y C. Castillo-Chavez. Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology. Texts in Applied Mathematics. Springer New York, 2001. ISBN: 9780387989020. URL: https://books.google.com.co/books?id=ahhhwB72JUgC. | |
dc.relation.references | Jack K. Hale. Theory of functional differential equations. 2d ed. Applied mathematical sciences 3. Springer-Verlag, 1977. | |
dc.relation.references | Benjamin Roche et al. «Was the COVID-19 pandemic avoidable?Acall for a resolutionoriented approach in pathogen evolutionary ecology to prevent future outbreaks». En: Ecology letters (). | |
dc.relation.references | Fred Brauer, Carlos Castillo-Chavez y Carlos Castillo-Chavez. Mathematical models in population biology and epidemiology. Vol. 40. Springer, 2001. | |
dc.relation.references | Jorge Eduardo Macías-Díaz et al. «Analysis of a nonstandard computer method to simulate a nonlinear stochastic epidemiological model of coronavirus-like diseases». En: Computer Methods and Programs in Biomedicine 204 (2021), pág. 106054. | |
dc.relation.references | Abayneh Fentie Bezabih, Geremew Kenassa Edessa y Purnachandra Rao Koya. «Mathematical epidemiology model analysis on the dynamics of COVID-19 pandemic». En: American Journal of Applied Mathematics 8.5 (2020), págs. 247-256. | |
dc.relation.references | P. Van den Driessche y James Watmough. «Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission». En: Mathematical Biosciences 180.12 (2002), págs. 29 -48. | |
dc.relation.references | Odo Diekmann, Johan Andre Peter Heesterbeek y Johan AJ Metz. «On the definition and the computation of the basic reproduction ratio R 0 in models for infectious diseases in heterogeneous populations». En: Journal of mathematical biology 28 (1990), págs. 365-382. | |
dc.relation.references | P Van den Driessche y JamesWatmough. Further notes on the basic reproduction number. Springer, 2008, págs. 159-178. | |
dc.relation.references | Suzanne M O’Regan et al. «Lyapunov functions for SIR and SIRS epidemic models». En: Applied mathematics letters 23.4 (2010), págs. 446-448. | |
dc.relation.references | Marco Antonio Taneco-Hernández y Cruz Vargas-De-León. «Stability and Lyapunov functions for systems with Atangana–Baleanu Caputo derivative: An HIV/AIDS epidemic model». En: Chaos, Solitons & Fractals 132 (2020), pág. 109586. | |
dc.relation.references | Qun Li et al. «Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus– infected pneumonia». En: New England Journal of Medicine (2020). | |
dc.relation.references | IHME COVID-19 Forecasting Team. «Modeling COVID-19 scenarios for the United States». En: Nature Medicine (2020). | |
dc.relation.references | Stephen A Lauer et al. «The incubation period of coronavirus disease 2019 (COVID- 19) from publicly reported confirmed cases: estimation and application». En: Annals of internal medicine 172.9 (2020), págs. 577-582. | |
dc.relation.references | Pipetius Quah, Andrew Li y Jason Phua. «Mortality rates of patients with COVID-19 in the intensive care unit: a systematic review of the emerging literature». En: Critical Care 24 (2020), págs. 1-4. | |
dc.relation.references | A David Paltiel et al. «Clinical Outcomes Of A COVID-19 Vaccine: Implementation Over Efficacy: Study examines how definitions and thresholds of vaccine efficacy, coupled with different levels of implementation effectiveness and background epidemic severity, translate into outcomes.» En: Health Affairs (2020), págs. 10-1377. | |
dc.relation.references | Centers for Disease Control and Prevention. https://www.cdc.gov/coronavirus/ 2019-nCoV/index.html. 2020. | |
dc.relation.references | Daniel P Oran y Eric J Topol. «Prevalence of Asymptomatic SARS-CoV-2 Infection: A Narrative Review». En: Annals of Internal Medicine (2020). | |
dc.relation.references | The World Bank. https://data.worldbank.org/. 2021. | |
dc.rights | Copyright Universidad de Córdoba, 2024 | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_f1cf | |
dc.rights.license | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source | Universidad de Córdoba | |
dc.subject.keywords | Model | |
dc.subject.keywords | Delays | |
dc.subject.keywords | Stability | |
dc.subject.proposal | Modelo | |
dc.subject.proposal | Retardos | |
dc.subject.proposal | Estabilidad | |
dc.title | Modelo matemático de la fase inicial de la pandemia de COVID-19 mediante el uso de ecuaciones diferenciales con retardo | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Maestría | |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
dc.type.content | Text | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TM | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
dspace.entity.type | Publication |
Archivos
Bloque de licencias
1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
- Nombre:
- license.txt
- Tamaño:
- 15.18 KB
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descripción: