米国とドイツにおけるCOVID-19ウイルス拡散のピークを予測するための再帰的分岐モデル【JST・京大機械翻訳】

Shen, J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205355530464 整理番号：22P0262155

米国とドイツにおけるCOVID-19ウイルス拡散のピークを予測するための再帰的分岐モデル【JST・京大機械翻訳】

A Recursive Bifurcation Model for Predicting the Peak of COVID-19 Virus Spread in United States and Germany

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発行年： 2020年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月14日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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COVID-19ウイルス拡散のピーク時間の予測は,都市と状態のロックダウンまたは閉鎖に関する意思決定に重要である。本論文では,異なる国におけるCOVID-19ウイルス拡散を解析するための再帰的分岐モデルを設計した。分岐は,線形最小二乗フィッティングを通して感染集団の再帰的処理を促進する。さらに,非線形最小二乗フィッティングを利用して,感染集団の将来値を予測した。3か国(韓国,アメリカおよびドイツ)のデータに関する数値結果は,著者らのアプローチの有効性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算

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