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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorBENDI OUIS, NOUR EL ISLEM-
dc.date.accessioned2022-01-31T08:26:40Z-
dc.date.available2022-01-31T08:26:40Z-
dc.date.issued2021-06-29-
dc.identifier.citationsalle des thèsesen_US
dc.identifier.otherCD-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/18238-
dc.description.abstractDiseases and propagation worldwide are a major issue, especially with the covid-19 pandemic, which has reached the world globally. This fast propagation requires monitoring and observation of the transmission because such a disease affects the weakest. The society must prepare itself in advance to take action appropriately. Mathematical models of virus propagation help with trend analysis. We are going to present the main models based on our python implementation. We obtained results based on realistic parameters of pandemic propagation.en_US
dc.description.sponsorshipLes maladies et leur propagation dans le monde est un problème majeur, notamment avec la pandémie du covid-19 qui a envahi dernièrement toute la planète. Cette propagation rapide nécessite un suivi et une surveillance de la transmission car pour une telle maladie qui touche les plus faibles, la société doit se préparer à l’avance pour réagir de manière adéquate. Les modèles mathématiques de propagation des virus aident à analyser les tendances. Nous allons présenter les principaux modèles en se basant sur une implémentation en python. Nous obtiendrons des résultats basés sur les propriétés réalistes de la propagation d’une épidémie.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisher31-01-2022en_US
dc.relation.ispartofseriesson.for.p.;-
dc.subjectEpidemics, Compartmental model SIR (Susceptibles, Infectives, Recovered), coupled differential equations, Runge Kutta4 method, Python code.en_US
dc.subjectEpidémie, Modèle compartimental SIR (Susceptibles, Infectées, Retirée), équations différentielles couplées, Runge Kutta4, code python.en_US
dc.titleModèle Compartimental de Prédiction d’une épidémie entre deux groupes d’individus.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Physique

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