Practical Aspects for Applying Picard Iterations to the SIR Model Using Actual Data
Notice bibliographique
Résumé
The updated version of the Picard method for solving systems of differential equations is employed to solve the SIR system. A local performance of the Picard iteration algorithm combined with the Gauss-Seidel approach is applied to the SIR model. The integral form of the SIR model, in addition to the use of Gauss-Seidel philosophy (using the most recent calculated values), achieved more accuracy in the computational work than those obtained using the differential forms. Documented data regarding the spread of corona virus 19 in the Kingdom of Saudi Arabia region from April to the end of December 2020 were used to calculate the corresponding actual values for the parameters and the initial conditions. Due to efficient management and to obtain representable behaviours, we restricted the size of the study to only 1% of the population. The global characteristics of the integral formulation have affected the calculations accurately. The initial conditions and the model’s parameters are established depending on the documented data. The results illustrate the superiority of the updated Picard formulation over the classical Picard within their domain of convergence. The results of this study illuminate and validate the importance of mathematical modeling. These findings can provide valuable insights into mathematical modeling for those involved in environmental health research, especially those responsible for devising strategic plans.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».