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Simulación Numérica y Modelación Matemática de la propagación del Covid 19 en el estado de Veracruz
En este trabajo se muestra el uso de diferentes modelos matemáticos para simular posibles escenarios de la propagación del Covid 19 en el estado de Veracruz; se obtienen cantidades importantes en epidemiología como son el número básico de reproducción, así como las tasas de transmisión, recuperación...
Autores principales: | , , |
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Formato: | Online Artículo |
Lenguaje: | spa |
Publicado: |
Instituto de Medicina Forense. Universidad Veracruzana
2020
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Acceso en línea: | https://revmedforense.uv.mx/index.php/RevINMEFO/article/view/2772 https://dx.doi.org/10.25009/revmedforense.v5i3.2772 |
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author | Ortigoza, Gerardo Lorandi, Alberto Neri, Iris |
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collection | Revista Mexicana de Medicina Forense y Ciencias de la Salud |
description | En este trabajo se muestra el uso de diferentes modelos matemáticos para simular posibles escenarios de la propagación del Covid 19 en el estado de Veracruz; se obtienen cantidades importantes en epidemiología como son el número básico de reproducción, así como las tasas de transmisión, recuperación y de latencia. Los datos reportados por la secretaria de salud de Veracruz son entradas a modelos de compartimentos (S=susceptibles, I=Infectados, E=expuestos, R=recuperados), escritos como sistemas de ecuaciones diferenciales no lineales; los parámetros son hallados usando un método de mínimos cuadrados ajustando el modelo de ecuaciones diferenciales a los datos. Así mismo se presentan resultados con algoritmos learning machine aplicados a los datos y una extensión del modelo temporal a un modelo espacio-temporal de autómata celular.Palabras Clave: Covid 19, basic reproduction number, SIR, SEIR, machine learning, cellular autómata |
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spelling | oai_revmedforense-article-27722021-07-12T04:32:41Z Simulación Numérica y Modelación Matemática de la propagación del Covid 19 en el estado de Veracruz Ortigoza, Gerardo Lorandi, Alberto Neri, Iris En este trabajo se muestra el uso de diferentes modelos matemáticos para simular posibles escenarios de la propagación del Covid 19 en el estado de Veracruz; se obtienen cantidades importantes en epidemiología como son el número básico de reproducción, así como las tasas de transmisión, recuperación y de latencia. Los datos reportados por la secretaria de salud de Veracruz son entradas a modelos de compartimentos (S=susceptibles, I=Infectados, E=expuestos, R=recuperados), escritos como sistemas de ecuaciones diferenciales no lineales; los parámetros son hallados usando un método de mínimos cuadrados ajustando el modelo de ecuaciones diferenciales a los datos. Así mismo se presentan resultados con algoritmos learning machine aplicados a los datos y una extensión del modelo temporal a un modelo espacio-temporal de autómata celular.Palabras Clave: Covid 19, basic reproduction number, SIR, SEIR, machine learning, cellular autómata Instituto de Medicina Forense. Universidad Veracruzana 2020-07-27 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revmedforense.uv.mx/index.php/RevINMEFO/article/view/2772 10.25009/revmedforense.v5i3.2772 REVISTA MEXICANA DE MEDICINA FORENSE Y CIENCIAS DE LA SALUD; Vol. 5, Núm. 3: Rev Mex Med Forense 2448-8011 10.25009/revmedforense.v5i3 spa https://revmedforense.uv.mx/index.php/RevINMEFO/article/view/2772/4678 Copyright (c) 2020 REVISTA MEXICANA DE MEDICINA FORENSE Y CIENCIAS DE LA SALUD |
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