Introdução à Modelagem Computacional de Epidemias: Um Guia com Insight Maker e Python

Barz, Ligia Liani; Furlanetto, José Rafael; Sasse, Fernado Deeke

Introdução à Modelagem Computacional de Epidemias: Um Guia com Insight Maker e Python

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Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor	Universidade do Estado de Santa Catarina	pt_BR
Autor(es): dc.contributor.author	Barz, Ligia Liani	-
Autor(es): dc.contributor.author	Furlanetto, José Rafael	-
Autor(es): dc.contributor.author	Sasse, Fernado Deeke	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2025-06-04T23:46:37Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2025-06-04T23:46:37Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2025-06-03	-
identificador: dc.identifier.other	Modelagem_final_2025	pt_BR
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1000175	-
Resumo: dc.description.abstract	Este trabalho apresenta um guia para modelagem contínua e discreta de epidemias utilizando a plataforma Insight Maker e Python. O público-alvo consiste em professores de matemática do ensino médio, pesquisadores da área de ciências médicas e biológicas. Parte das ferramentas aqui utilizadas são acessíveis a usuários sem conhecimento de cálculo diferencial e integral, utilizando representações visuais e equações de diferenças em vez de equações diferenciais. A abordagem mais simples envolve Insight Maker, um software livre baseado na web, que permite construir modelos baseados em equações, com diagramas de estoques e fluxos, e modelos baseados em agentes, que simulam comportamentos individuais. Alternativamente, são apresentados modelos discretos e contínuos em Python, com códigos comentados, para realizar a simulação da evolução de doenças infecciosas. O trabalho analisa modelos compartimentais básicos e algumas de suas variações, incluindo SIR (Suscetível-Infectado-Recuperado), SEIR (com Expostos) e SEIRS (com perda de imunidade), considerando transmissão dependente da frequência e da densidade. Efeitos de sazonalidade e demografia são analisados. Os exemplos ilustram conceitos fundamentais da área e envolvem fenômenos dinâmicos que podem ocorrer em epidemias em sistemas humanos ou ecológicos, tais como surtos periódicos, oscilações endêmicas, equilíbrio estável e instável, bifurcação e caos.	pt_BR
Tamanho: dc.format.extent	120 páginas	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.format.mimetype	.PDF	pt_BR
Idioma: dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
Direitos: dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil	*
Licença: dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/	*
Palavras-chave: dc.subject	modelos epidêmicos	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	modelos compartimentais	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	modelos SIR	pt_BR
Título: dc.title	Introdução à Modelagem Computacional de Epidemias: Um Guia com Insight Maker e Python	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.type	livro digital	pt_BR
Curso: dc.subject.course	Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional	pt_BR
Área de Conhecimento: dc.subject.discipline	Matemática	pt_BR
Aparece nas coleções:	Materiais PROFMAT

Arquivos associados:
Modelagem_final_2025.pdf		6,26 MB	Adobe PDF	/bitstream/capes/1000175/2/Modelagem_final_2025.pdfDownload

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