Controlling of pandemic COVID-19 using optimal control theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, a new infectious disease called pandemic COVID-19 began to spread from Wuhan, China. In spite of the efforts to stop the disease, being out of the control of the governments it spread rapidly all over the world. From then on, much research has been done in the world with the aim of controlling this contagious disease. A mathematical model for modeling the spread of COVID-19 and also controlling the spread of the disease has been presented in this paper. We find the disease-free equilibrium points as trivial equilibrium (TE), virus absenteeism equilibrium (VAE) and virus incidence equilibrium (VIE) for the proposed model; and at the trivial equilibrium point for the presented dynamic system we obtain the Jacobian matrix so as to be used in finding the largest eigenvalue. Radius spectral method has been used for finding the reproductive number. In the following, by adding a controller to the model and also using the theory of optimal control, we can improve the performance of the model. We must have a correct understanding of the system i.e. how it works, the various variables affecting the system, and the interaction of the variables on each other. To search for the optimal values, we need to use an appropriate optimization method. Given the limitations and needs of the problem, the aim of the optimization is to find the best solutions, to find conditions that result in the maximum of susceptiblity, the minimum of infection, and optimal quarantination.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle