Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

APLICACIONES DEL CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL, Parámetros considerados,…

- - - - Número promedio de infecciones causadas por un individuo infeccioso
        
        Se intenta capturar la capacidad reproductiva de la enfermedad
      - Se representa con Ro
    - - Número total de individuos
        infectados en una epidemia
        
        Datos que contribuyen al sistema sanitario
        
        Casos Confirmados
        
        3 more items...
  - - - Se pueden controlar los factores que intervienen en el estudio
    - - No es posible controlar los factores que intervienen en el estudio
  - - - Se parte del supuesto de que los individuos se encuentran en uno de varios estados posibles.
        
        Infectados (I)
        
        Susceptibles (S)
        
        Removidos (R)
      - Modelo SI
        
        El número de personas susceptibles (S) y el número
        de personas infectadas (I).
        
        Los estados del proceso al tiempo t se identifican
        por X(t)={S(t),I(t)}
        
        Estas son las probabilidades de transición cuando hay
        I infectados y S susceptibles
      - Modelo SIS
        
        Susceptibles de ser infectadas por la enfermedad.
        
        Infectadas por la enfermedad y son infecciosas
      - Modelo SIR
        
        la tasa de transmisión β y la tasa de recuperación γ
        
        Población infectada (I), individuos que están infectados en un momento dado
        
        Población recuperada y fallecidos (R), individuos que son inmunes a la infección (o fallecidos)
        
        Población susceptible (S), individuos sin inmunidad al agente infeccioso
        
        La población total es N.
  - - - Establecer políticas de evaluación
        
        Control de epidemias
        
        Estudiar la dinámica de transmisión
        
        1 more item...
  - - - Número de susceptibles y contagios.
        
        Estudio cuantitativo de la enfermedad
    - - Determinación del tiempo entre el contagio, aparición de síntomas e inmunidad.
- - - - Modelo matemático SEIR
        
        Ecuaciones Diferenciales Ordinarias
        
        Ecuaciones Diferenciales Parciales
      - El Formalismo DEVS (Discrete Events Specification System)
    - - Fase 2: las enfermedades infecciosas necesitan un tiempo para volverse más fuertes
      - 1 Fase: la variable independiente del modelo es el tiempo
      - Fase 3: las variables son el tiempo y el espacio
        
        En las 3 fases la población son los susceptibles, infectados, recuperados y expuestos.
- - - - Para el grupo de susceptibles
      - Para el grupo de infectados
      - Para el grupo de recuperados
    - - Tasa de trasmisión
      - Tasa de recuperación
  - - - La existencia de un punto umbral que separa el crecimiento de una epidemia de su extensión
- - - - Recuperados (R)
    - - Info Digital
      - Análisis Coherente
  - - - Se desarrollo un algoritmo en lenguaje de Python.
        
        Se realizo un ajuste de mínimos cuadrados.
        
        Se utilizo el modelo matematico usando el método de Runga Kutta de 4to orden.
      - Se verificaron que fueran reales con anticipación.
        
        Se observo que los datos de China se veían más reflejado a la realidad, mientras que Venezuela tenia datos muy dispersos.
  - - - Personas susceptibles a la enfermedad
    - - Casos infectados
    - - Personas recuperadas
    - - Crecimiento logístico de infectados