KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2020 / Cilt: 10 - Sayı: 3

Klasik Salgın Hastalik Modeli Dinamiklerinin Beta Dağılımına Sahip Rastgele Bileşenlerle İncelenmesi

Analysis of The Dynamics of The Classical Epidemic Model with Beta Distributed Random Components

Tülay KESEMEN
Mehmet MERDAN
Zafer BEKİRYAZICI
Sayfa
1956–1965
Yayın Tarihi
2020-09-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Beklenen değerlerin yaklaşımlarının doğruluğunun incelenmesi için iki durumun bazı sayısal karakteristiklerinin sonuçları da verilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada Kermack ve McKendrick’in klasik salgın hastalık modeli beta dağılımına sahip rastgele bileşenlerle incelenmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Model değişkenlerinin beklenen değerleri için elde edilen yaklaşımlar deterministik sonuçlarla karşılaştırılarak rastgele başlangıç koşulları ve rastgele parametre içeren durumların rastgele yapıları hakkında yorum yapılmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Beklenen değerlerin yaklaşımlarının doğruluğunun incelenmesi için iki durumun bazı sayısal karakteristiklerinin sonuçları da verilmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Rastgele Etki · SIR Modeli · Beta Dağılımı

Özet

Bu çalışmada Kermack ve McKendrick’in klasik salgın hastalık modeli beta dağılımına sahip rastgele bileşenlerle incelenmektedir. Deterministik model için sistemin parametreleri ve başlangıç koşulları beta dağılımına sahip rastgele değişkenlere dönüştürülerek bir rastgele inceleme yapılmaktadır. Model değişkenlerinin beklenen değerleri için elde edilen yaklaşımlar deterministik sonuçlarla karşılaştırılarak rastgele başlangıç koşulları ve rastgele parametre içeren durumların rastgele yapıları hakkında yorum yapılmaktadır. Beklenen değerlerin yaklaşımlarının doğruluğunun incelenmesi için iki durumun bazı sayısal karakteristiklerinin sonuçları da verilmektedir.

Abstract

In this study, the classical epidemic model of Kermack and McKendrick is analyzed with beta distributed random components. A random analysis is done for the deterministic epidemic model by transforming the parameters and initial values of the system to random variables with beta distribution. The approximations for the expectations of the model variables are compared with the deterministic results to comment on the randomness of the cases with random parameters and random initial values. Results for some numerical characteristics of these two cases are also given to investigate the accuracy of the approximations for the expected values.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KESEMEN, T., MERDAN, M., BEKİRYAZICI, Z. (2020). Klasik Salgın Hastalik Modeli Dinamiklerinin Beta Dağılımına Sahip Rastgele Bileşenlerle İncelenmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 3, 1956–1965. https://ajindex.com/articles/256916

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (7)

  1. Araz SI, Durur H, 2018. Galerkin Method for Numerical Solution of Two Dimensional Hyperbolic Boundary Value Problem with Dirichlet Conditions. Kırklareli Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi 4(1):1-11.
  2. Bekiryazici Z, Merdan M, Kesemen T, Khaniyev T, 2016. Mathematical Modeling of Biochemical Reactions Under Random Effects. Turkish Journal of Mathematics and Computer Science 5:8-18. Dokuyucu MA, 2019. A fractional order alcoholism model via Caputo-Fabrizio derivative. AIMS Mathematics 5(2):781–797.
  3. Dokuyucu MA, Celik E, Bulut H, Baskonus HM, 2018. Cancer treatment model with the Caputo-Fabrizio fractional derivative. The European Physical Journal Plus 133(3):92. Durur H, 2020. Different types analytic solutions of the (1+ 1)-dimensional resonant nonlinear Schrödinger’s equation using (G′/G)-expansion method. Modern Physics Letters B 34(03):2050036. Durur H, Şenol M, Kurt A, Taşbozan O, 2019. Zaman-Kesirli Kadomtsev-Petviashvili Denkleminin Conformable Türev ile Yaklaşık Çözümleri. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 12(2):796-806. Feller W, 1968. An Introduction to Probability Theory and Its Applications (volume 1, 3rd edition). John Wiley & Sons. New York. Hethcote HW, 2000. The mathematics of infectious diseases. SIAM review 42(4):599-653.
  4. Kermack WO, McKendrick AG, 1927. A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society of London A: mathematical, physical and engineering sciences 115(772):700-721.
  5. Khan MA, Badshah Q, Islam S, Khan I, Shafie S, Khan SA, 2015. Global dynamics of SEIRS epidemic model with non-linear generalized incidences and preventive vaccination. Advances in Difference Equations 2015(1):88. Khudair AR, Haddad SAM, Khalaf SL, 2016. Mean Square Solutions of Second-Order Random Differential Equations by Using the Differential Transformation Method. Open Journal of Applied Sciences 6:287–297.
  6. Merdan M, Bekiryazici Z, Kesemen T, Khaniyev T, 2017. Comparison of stochastic and random models for bacterial resistance. Advances in Difference Equations 2017(1):133. Merdan M, Khaniyev T, 2008. On the behavior of solutions under the influence of stochastic effect of avian-human influenza epidemic model. International Journal of Biotechnology & Biochemistry 4(1):75-100.
  7. Prakasha DG, Veeresha P, Baskonus HM, 2019. Analysis of the dynamics of hepatitis E virus using the Atangana-Baleanu fractional derivative. The European Physical Journal Plus 134(5):241. Pukhov G, 1982. Differential