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Enregistrement W4309268570 · doi:10.3390/math10224296

Global Stability for a Diffusive Infection Model with Nonlinear Incidence

2022· article· en· W4309268570 sur OpenAlexaff
Xiaolan Liu, Cheng-Cheng Zhu, H. M. Srivastava, Hong-Yan Xu

Notice bibliographique

RevueMathematics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCTL*Stability theoryMathematicsLyapunov functionExponential stabilityApplied mathematicsEpidemic modelStability (learning theory)Von Neumann architectureBasic reproduction numberInvariance principleDiscretizationBoundary (topology)Nonlinear systemHomogeneousControl theory (sociology)Pure mathematicsMathematical analysisComputer scienceImmune systemBiologyPhysicsImmunologyMedicinePopulationCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first purpose of this article was to establish and analyze system 4 with an abstract function incidence rate under homogeneous Neumann boundary conditions. The system models the dynamics of interactions between pathogens and the host immune system, which has important applications in HIV-1, HCV, flu etc. By the Lyapunov–LaSalle method, we obtained the globally asymptotic stability of the equilibria. Specifically speaking, by introducing the reproductive numbers R0 and R1, we showed that if R0≤1, then the infection-free equilibrium E0 is globally asymptotically stable, i.e., the virus is unable to sustain the infection and will become extinct; if R1≤1<R0, then the CTL-inactivated infection equilibrium E1 is globally asymptotically stable, i.e., the infection becomes chronic but without persistent CTL response; if R1>1, the CTL-activated equilibrium E2 is globally asymptotically stable, and the infection is chronic with persistent CTL response. Additionally, we also investigate the discretization of the model by using a non-standard finite difference scheme, and our results confirm that the global stability of the equilibria of the continuous model and the discrete model is consistent. Finally, numerical simulations are performed to illustrate the theoretical results. Our model and results are to a certain extent generalizations of and improvements upon the previous results given by Zhu, Wang.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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