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J-GLOBAL ID：202202253364461239   整理番号：22A0155639

ワクチン接種と時間遅延効果を伴うCOVID-19のための動的モデルについて: 2021年のYangzhou流行により支援されたモデル解析【JST・京大機械翻訳】

On the dynamical model for COVID-19 with vaccination and time-delay effects: A model analysis supported by Yangzhou epidemic in 2021

著者 (5件)： Wang Liyan (School of Mathematics, Southeast University, Nanjing, 210096, PR China) ,  Wang Liyan (Nanjing Center for Applied Mathematics, Nanjing, 211135, PR China) ,  Zhang Qiang (School of Mathematics, Southeast University, Nanjing, 210096, PR China) ,  Liu Jijun (School of Mathematics, Southeast University, Nanjing, 210096, PR China) ,  Liu Jijun (Nanjing Center for Applied Mathematics, Nanjing, 211135, PR China)
資料名： Applied Mathematics Letters  (Applied Mathematics Letters)
巻： 125  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0114A  ISSN： 0893-9659  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2019年末に出現した2019の新規コロナウイルス(COVID-19)は,世界中の人々の健康と生活に大きな影響を及ぼした。拡散原理はまだ不明である。本論文は,COVID-19の予防接種効果およびインキュベーションを含む積分微分方程式の観点から,COVID-19の新規進化モデルを考察した。提案した数学モデルを,新しい確率関数を持つ漸近挙動について厳密に解析し,最終広がり傾向を示す。さらに,著者らのモデルを,7月から8月2021日までYangzhouにおけるCOVID-19の実際的流行データによって数値的に検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 積分微分方程式 ,  数学モデル ,  *ダイナミックモデル ,  *予防接種 ,  漸近挙動 ,  インキュベート
準シソーラス用語： コロナウイルス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： COVID-19 ,  動的モデル ,  潜伏期 ,  確率関数 ,  予防接種 ,  漸近

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： ワクチン接種 ,  遅延効果 ,  動的モデル ,  流行 ,  支援 ,  モデル解析