A Numerical Confirmation of a Fractional-Order COVID-19 Model’s Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, the world has suffered from an untreated infectious epidemic disease (COVID-19), caused by the so-called coronavirus, which was regarded as one of the most dangerous and viral infections. From this point of view, the major objective of this intended paper is to propose a new mathematical model for the coronavirus pandemic (COVID-19) outbreak by operating the Caputo fractional-order derivative operator instead of the traditional operator. The behavior of the positive solution of COVID-19 with the initial condition will be investigated, and some new studies on the spread of infection from one individual to another will be discussed as well. This would surely deduce some important conclusions in preventing major outbreaks of such disease. The dynamics of the fractional-order COVID-19 mathematical model will be shown graphically using the fractional Euler Method. The results will be compared with some other concluded results obtained by exploring the conventional model and then shedding light on understanding its trends. The symmetrical aspects of the proposed dynamical model are analyzed, such as the disease-free equilibrium point and the endemic equilibrium point coupled with their stabilities. Through performing some numerical comparisons, it will be proved that the results generated from using the fractional-order model are significantly closer to some real data than those of the integer-order model. This would undoubtedly clarify the role of fractional calculus in facing epidemiological hazards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».