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具有治疗效果的随机淋病疫情模型的可靠数值分析。 (英语) 兹比尔1470.92342

小结:由于人群中个体的随机混合,疾病传播的现象在本质上是不可预测的。在建模传染病时,包含这种随机性更具意义。在许多情况下,建模流行病,包括其随机行为,可能是一种更现实的方法。本文对一个具有治疗效果的随机淋病疫情模型进行了数值分析。给出了随机模型的数值解,并与确定性部分进行了比较。淋病疾病的动力学受一个称为基本繁殖数的阈值量(a_1)控制。如果(A_1<1),则疾病最终会消失,而(A_1>1)则表明疾病在人群中持续存在。标准数值格式,如Euler Maruyama、随机Euler和随机Runge-Kutta,高度依赖步长,在某些情况下表现不佳。提出了一种随机环境下的非标准竞争有限差分格式,该格式与步长无关,并与相应的确定性模型保持一致。

理学硕士:

92天30分 流行病学
60 H10型 随机常微分方程(随机分析方面)
65立方米 随机微分和积分方程的数值解
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全文: 内政部

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