M. J. López Herrero
La modelización matemática aplicada a la epidemiología permite describir y predecir el comportamiento de procesos infecciosos. Un gran número de autores se ha ocupado de estudiar modelos deterministas de tipo SIS (Susceptible-Infectado-Susceptible) con características especiales: variaciones demográficas, períodos latentes o heterogeneidades poblacionales. La contrapartida estocástica del modelo SIS también ha recibido una considerable atención. Un inconveniente de muchos estudios relacionados con modelos SIS es que no tienen en cuenta los efectos estacionales y los cambios ambientales que pueden influir en la infección o en las tasas de recuperación.
Nuestra investigación se centra en un modelo SIS determinista en un entorno que cambia aleatoriamente según un proceso Markoviano. En particular, proponemos enfoques computacionales para la conseguir distribuciones que cuantifican la evolución del número de individuos infectados que son los transmisores de la epidemia en la población.
Keywords: Modelo SIS de epidemias, Entorno aleatorio, Alternancia Markoviana
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GT17-2 Stochastic Processes and their Applications
September 3, 2019 4:50 PM
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