Modelagem fracionária da dinâmica da COVID-19

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Autor(es): dc.contributorCamargo, Rubens de Figueiredo [UNESP]-
Autor(es): dc.contributorVilches, Thomas Nogueira-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.creatorTheodoro, Micaeli Mendola-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-04T21:54:42Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-04T21:54:42Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-18-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-18-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-24-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/217901-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/217901-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho apresenta uma revisão de modelos matemáticos que tratam da dinâmica do espalha- mento da COVID-19, além disso apresenta aspectos gerais da teoria do Cálculo de Ordem Não Inteira, tradicionalmente conhecido como Cálculo Fracionário (CF), incluindo métodos numéri- cos e estratégias computacionais de estimação de parâmetros. Desta forma, a presente dissertação propõe dois modelos SAIRD (suscetíveis-assintomáticos-sintomáticos-recuperados-mortos) e SAIRS (suscetíveis-assintomáticos-sintomáticos-recuperados), clássico e fracionário. No modelo SAIRD, a partir de medidas estatísticas, como erro quadrático médio (EQM), o coeficiente de correlação intraclasse (ICC) e o erro percentual absoluto médio (MAPE), avaliamos que as estratégias computacionais fracionárias se mostraram qualitativamente mais precisas que as clássicas.-
Descrição: dc.descriptionThis work presents a review of mathematical models that deal with the dynamics of the spread of COVID-19, in addition, it presents general aspects of the theory of Non-Integer Order Calculus, traditionally known as Fractional Calculus (FC), including numerical methods and computational strategies parameter estimation. Thus, the present dissertation proposes two models SAIRD (susceptible-asymptomatic-symptomatic-recovered-dead) and SAIRS (susceptible-asymptomatic-symptomatic-recovered), classic and fractional. In the SAIRD model, based on statistical measures such as the mean square error (MSE), the intraclass correlation coefficient (ICC) and the mean absolute percentage error (MAPE), we evaluated that the fractional computational strategies were qualitatively more accurate than the classical ones.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 88887.482516/2020-00-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Direitos: dc.rightsAcesso aberto-
Direitos: dc.rightsLOCKSS system has permission to collect, preserve, and serve this Archival Unit-
Palavras-chave: dc.subjectCOVID-19-
Palavras-chave: dc.subjectEquações diferenciais fracionárias-
Palavras-chave: dc.subjectEstimação de parâmetros-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem fracionária-
Palavras-chave: dc.subjectEquações diferenciais ordinárias-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem matemática-
Palavras-chave: dc.subjectOrdinary differential equations-
Palavras-chave: dc.subjectFractional differential equations-
Palavras-chave: dc.subjectParameter estimation-
Palavras-chave: dc.subjectFractional modeling-
Palavras-chave: dc.subjectMathematical modeling-
Título: dc.titleModelagem fracionária da dinâmica da COVID-19-
Título: dc.titleFractional modeling of COVID-19 dynamics-
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