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J-GLOBAL ID：202202241001317683   整理番号：22A0624848

COVID-19スプレッドの早期推定のための社会的ディスタンシングパラメータによる分数モデル【JST・京大機械翻訳】

Fractional Model with Social Distancing Parameter for Early Estimation of COVID-19 Spread

著者 (2件)： Chandra Saroj Kumar (Computer Science and Engineering, Indian Institute of Information Technology, Design and Manufacturing, Jabalpur, India) ,  Bajpai Manish Kumar (Computer Science and Engineering, Indian Institute of Information Technology, Design and Manufacturing, Jabalpur, India)
資料名： Arabian Journal for Science and Engineering  (Arabian Journal for Science and Engineering)
巻： 47  号： 1  ページ： 209-218  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4051A  ISSN： 2193-567X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19疾患は,2019年末に生命を脅かす発生として来た。それは世界中のほとんど全ての国に影響を与えた。COVID-19の主要な供給源は,新しいベータコロナウイルスである。COVID-19は2020年を通して世界に大きな影響を及ぼした。現在,ワクチンの発明により状況が正常になっている。すべての主要国は,大きなワクチン接種駆動を開始した。数学モデルを用いて,パンデミックを減少させるのに用いる異なる対策の影響を調べた。感受性感染除去モデルおよび感受性曝露感染除去のような数学モデルを用いて,疾患の広がりを予測した。しかし,これらのモデルは,拡散低減に適用される様々な予防対策(社会的ジスタンシングと検疫)によるCOVID-19拡散の予測に適していない。したがって,本論文では,初期COVID-19拡散推定を提供するために,社会的ジスタンシングパラメータを持つ新しい分数数学モデルを提案した。分数計算は,データ感度を制御する導関数の任意の次数を選択する際に柔軟性を提供する。モデルを実際のデータセットで検証した。提案モデルは拡散推定において非常に正確であることが観察された。Copyright King Fahd University of Petroleum & Minerals 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数学モデル ,  感受性 ,  ワクチン ,  対策 ,  柔軟性 ,  *スプレッド ,  感染 ,  予防接種 ,  検疫 ,  導関数
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  予防対策 ,  汎発流行性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コロナウイルス ,  COVID-19 ,  数学モデリング ,  流行モデリング

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： COVID-19 ,  スプレッド ,  早期 ,  推定 ,  社会 ,  分数 ,  モデル