• شماره ركورد
    33591
  • پديد آورنده

    ميلاد حيدري آذر

  • عنوان
    تأثير واكسيناسيون روي كوويد-19 و مدلسازي ديناميكي مبتني بر مرتبه كسري
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    رياضي كاربردي - آناليز عددي
  • سال تحصيل
    1402
  • تاريخ دفاع
    1404/05/06
  • استاد راهنما
    دكتر جليل رشيدي نيا
  • استاد مشاور
    دكتر سيده محبوبه مولوي عربشاهي
  • دانشكده
    رياضي
  • چكيده
    در اين پايان‌نامه، تأثير واكسيناسيون بر ديناميك انتقال بيماري كوويد-19، با استفاده از يك مدل رياضي مبتني بر مشتقات كسري زماني بررسي مي‌شود. يك مدل اپيدمي مرتبه كسري جديد با افزودن بخش مربوط به افراد واكسينه (V)، توسعه و تحليل مي‌شود. در ابتدا، مدل واكسن كوويد-19 از طريق معادلات ديفرانسيل مرتبه صحيح توسعه داده مي‌شود و سپس مشتق نوع كاپوتو براي گسترش مدل به حالت كسري اعمال مي‌شود كه اين رويكرد امكان لحاظ كردن اثر حافظه را در مدلسازي انتشار بيماري‌هاي عفوني فراهم مي‌كند. با استفاده از روش كمترين مربعات غيرخطي، مدل با موارد گزارش‌شده از داده‌هاي واقعي در كشور پاكستان برازش داده مي‌شود و برخي از پارامترهاي دخيل در مدل‌ها از داده‌هاي واقعي تخمين زده مي‌شوند. عدد تكثير پايه (R_0) با استفاده از روش ماتريس نسل بعد محاسبه مي‌شود. تجزيه و تحليل رياضي دقيق مدل كسري، مانند بررسي ناحيه ناوردا، مثبت بودن جواب‌هاي مدل، ارزيابي نقاط تعادل (بدون بيماري و بومي) و تحليل پايداري محلي و سراسري اين نقاط، به طور جامع موردبحث قرار مي‌گيرد. يك روش تكراري كارآمد براي حل عددي مدل كوويد-19 استفاده مي‌شود و سپس مدل با در نظر گرفتن واكسيناسيون، شبيه‌سازي مي‌شود. تأثير پارامترهاي تأثيرگذار مهم بر پويايي همه‌گيري به‌صورت گرافيكي نشان داده‌شده است. علاوه بر اين، تأثير سناريوهاي مداخله مختلف بر بيماري كوويد-19 نشان داده‌شده است و مشخص شده است كه كاهش نرخ تماس مؤثر (تا 30%) و افزايش نرخ واكسيناسيون (تا 50%) و كاهش نرخ از دست رفتن ايمني (تا 30%) نسبت به مقادير پايه فعلي به طور قابل توجهي موارد جديد ابتلا به بيماري را كاهش مي‌دهد. همچنين، تركيب استراتژي‌هاي مداخله‌اي، كارايي بالاتري در كنترل و حتي حذف بيماري از خود نشان مي‌دهد. اين پايان نامه از مرجع ]1[ گردآوري شده است.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1404/06/08
  • عنوان به انگليسي
    The impact of vaccination on COVID-19 an‎d fractional order-based dynamic modeling
  • تاريخ بهره برداري
    1/1/1900 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    ميلاد حيدري اذر

  • چكيده به لاتين
    This thesis investigates the effect of vaccination on the transmission dynamics of the COVID-19 disease using a mathematical model based on time-fractional derivatives. A novel fractional-order epidemic model is developed an‎d analyzed by incorporating a compartment for vaccinated individuals (V). Initially, the COVID-19 vaccine model is formulated using integer-order differential equations. Subsequently, the Caputo-type derivative is applied to extend the model to a fractional case, an approach that allows for the inclusion of the memory effect in modeling the spread of infectious diseases. Using the nonlinear least-squares method, the model is fitted to reported real-world data from Pakistan, an‎d several of the modelʹs parameters are estimated from this data. The basic reproduction number (R_0) is calculated using the next-generation matrix method. A detailed mathematical analysis of the fractional model is comprehensively discussed, including the investigation of the invariant region, the positivity of the modelʹs solutions, the eva‎luation of equilibrium points (disease-free an‎d endemic), an‎d the analysis of their local an‎d global stability. An efficient iterative method is used for the numerical solution of the model, which is then simulated to assess the impact of vaccination. The influence of key parameters on the pan‎demicʹs dynamics is illustrated graphically. Furthermore, the effect of various intervention scenarios on disease incidence is demonstrated. It has been found that reducing the effective contact rate (by up to 30%), enhancing the vaccination rate (by up to 50%), an‎d decreasing the rate of immunity loss (by up to 30%) from their current baseline values significantly reduce new cases of the disease. Moreover, a combination of intervention strategies demonstrates higher efficacy in controlling an‎d even eliminating the disease. This thesis has been developed based on the work presented in reference [1].
  • كليدواژه هاي فارسي
    مدل‌سازي رياضي , COVID-19 , واكسيناسيون , مشتق كسري كاپوتو , تحليل پايداري , شبيه‌سازي عددي
  • كليدواژه هاي لاتين
    Mathematical Modeling , COVID-19 , Vaccination , Caputo Fractional Derivative , Stability Analysis , Numerical Simulation
  • Author
    Milad Heidari Azar
  • SuperVisor
    Jalil Rashidinia