Difference between revisions of "MM&S:Principios: El modelo SIR de propagación de epidemias"
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## Funciones de transferencia vs. ecuaciones de estado. | ## Funciones de transferencia vs. ecuaciones de estado. | ||
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| − | ## Sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias: Sistemas autónomos, puntos fijos, trayectorias, estabilidad. | + | ## Sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias: Sistemas autónomos, puntos fijos, trayectorias, estabilidad.(GFH, sección 12.1) |
| + | ## Solución numérica de sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias. (PTVF, capítulo 16: [http://www.ee.nthu.edu.tw/bschen/files/c16-1.pdf]) | ||
## Motivación y sustentación: Uno de los primeros trabajos en epidemiología es el modelo SIR, propuesto por Kermack y McKendrick en 1927. Los autores proponen dividir la población en tres grupos: infectados, susceptibles y retirados. El modelo resultante es no-lineal y es susceptible de una simulación computacional. | ## Motivación y sustentación: Uno de los primeros trabajos en epidemiología es el modelo SIR, propuesto por Kermack y McKendrick en 1927. Los autores proponen dividir la población en tres grupos: infectados, susceptibles y retirados. El modelo resultante es no-lineal y es susceptible de una simulación computacional. | ||
## GFH, Capítulo 12, Ejemplo 3, Pg. 564 y 565. | ## GFH, Capítulo 12, Ejemplo 3, Pg. 564 y 565. | ||
Revision as of 14:54, 28 March 2014
- Proceso de modelado y simulación, continuación:
- Análisis Dimensional (STR, página 64 a la 66)
- Modelos tipo. Navaja de Ockham (Occam) (Leer: [[1]],secciones 1,2 y 4.).
- Funciones de transferencia vs. ecuaciones de estado.
- Modelo SIR:
- Sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias: Sistemas autónomos, puntos fijos, trayectorias, estabilidad.(GFH, sección 12.1)
- Solución numérica de sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias. (PTVF, capítulo 16: [2])
- Motivación y sustentación: Uno de los primeros trabajos en epidemiología es el modelo SIR, propuesto por Kermack y McKendrick en 1927. Los autores proponen dividir la población en tres grupos: infectados, susceptibles y retirados. El modelo resultante es no-lineal y es susceptible de una simulación computacional.
- GFH, Capítulo 12, Ejemplo 3, Pg. 564 y 565.
- "DISCUSSION: THE KERMACK-McKENDRICK EPIDEMIC THRESHOLD THEOREM", Bulletin of Matheraatical Biology Vol. 53, No. 1/2, pp. 3-32, 1991, pg 1 a la 11. [3]
- Applet en java: [4]
- Ejercicios: STR 3.7.6, 6.5.6.
