数学建模和控制传染病

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数学建模已成为一个有价值的工具对传染病动力学的分析和控制策略近年来发展的支持。这项工作强调了概念想法和传染病建模所需的数学工具。的主要融合这是传染病动力学,在不同人群中传播模式的分析,评估控制策略的有效性和方法如艾滋病、儿童感染,流感和媒介传播感染。这是关心的传染病模型的定性行为。模型的定性行为包括积极性、独特性,当地的稳定,全球稳定,分岔分析,控制疾病,和解决方案的存在。这项研究提供了一个平台的讨论主要传染病的定性研究的挑战和成就行为及其控制。由于很多应用程序的可用性的研究中,许多作者的贡献。

g . r . Phaijoo和d . b .高隆证明登革热传播新领域由于人们运动。他们认为multipatch模型评估的影响温度和人体运动的传播动力学登革热病。动态向量和主机的人口调查与不同的人体运动率和不同温度水平。

n Pipatsart等人讨论自适应随机网络模型来描述人类行为的改变流行期间和执行随机模拟先生流行病模型的自适应随机网络。

c·伯吉斯等人衍生风险免疫被部署到脊髓灰质炎流行地区,这是足以防止传输部署和非部署的美军数量。

t . Tilahun等人分析了区划的非线性确定性数学模型伤寒暴发和最优控制策略在一个社区不同人群。

l·沃顿等人扩展一个近似的长期行为超临界技术随机流行病模型,利用WKB近似和哈密顿相空间,在亚临界情况。

美国茴香酒等人讨论的一些遗传代数性质的基础上。

最后,a苗先生等人提出了一种随机模型垂直传播和疫苗接种。它们表明,大噪声会导致传染病的灭绝,这有利于控制流行性疾病。

古尔扎曼
伊尔·h·荣格
巴西f·m·托雷斯
安瓦尔·泽

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