一个分数顺序模型,用于船病的传播动态
1Department of Mathematics and Statistics, University of Dodoma, Postal address: Box 338, Dodoma, Tanzania.
Heliyon
|December 13, 2024
概括
这项研究使用了一种新的分数微积分模型来了解菌病的传播. 整合记忆效应和控制策略,如治疗和卫生设施,显著影响疾病的动态和控制.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 数学生物学 数学生物学
- 分数微积分的计算.
背景情况:
- 石病是一种传染性细菌感染,需要有效的控制策略.
- 了解传播动态对于公共卫生干预至关重要.
- 现有的模型可能无法完全捕捉疾病复杂性,例如记忆效应.
研究的目的:
- 开发和分析一种新型的细分顺序模型,用于希格洛氏病的传播.
- 研究记忆和控制措施对疾病动态的影响.
- 为了证明微积分计算在传染病建模中的优势.
主要方法:
- 一个使用卡普托分数微分方程的数学模型被制定出来.
- 定性分析包括解决方案的存在,独特性,积极性和有限性.
- 均衡的稳定性分析是使用Routh的标准和Ulam-Hyers稳定性进行的.
- 通过Adams-Bashforth-Moulton方法进行了数值模拟.
主要成果:
- 分数顺序模型成功地捕获了石病的传播动态.
- 记忆效应被证明可以显著影响疾病演变.
- 稳定性分析证实了疾病平衡的行为.
- 数字结果验证了模型的预测.
结论:
- 分数计算提供了一个比整数顺序模型更全面的框架来建模西格洛氏病传播.
- 将记忆方面纳入疾病模型对于有效的控制策略规划至关重要.
- 控制措施,如治疗和卫生设施,有效地减少了石病爆发.
