Modèle Compartimental de Prédiction d’une épidémie entre deux groupes d’individus

dc.contributor.authorBendi Ouis, Nour El Islemen_US
dc.date.accessioned2022-01-31T08:26:40Zen_US
dc.date.available2022-01-31T08:26:40Zen_US
dc.date.issued2021-06-29en_US
dc.description.abstractLes 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. Diseases 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.identifier.citationsalle des thèsesen_US
dc.identifier.otherCDen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/18238en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseriesson.for.p.;en_US
dc.subjectEpidemics, Compartmental model SIR (Susceptibles, Infectives, Recovered), coupled differential equations, Runge Kutta4 method, Python codeen_US
dc.subjectEpidémie, Modèle compartimental SIR (Susceptibles, Infectées, Retirée), équations différentielles couplées, Runge Kutta4, code pythonen_US
dc.titleModèle Compartimental de Prédiction d’une épidémie entre deux groupes d’individusen_US
dc.typeThesisen_US

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