Geri Dön

Modification and solution of the dynamical system of COVID-19

COVID-19'un dinamik sisteminin değişikliği ve çözümü

  1. Tez No: 782866
  2. Yazar: ALYAA MHMOOD FARAJ FARAJ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UFUK ÖZTÜRK, PROF. DR. SAAD NAJİ AL-AZZAWI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

30 Ocak 2020'de 2019'un yeni koronavirüs hastalığı olan COVID-19'un ilk örneği bulunmuş olup, daha sonra COVID-19 olarak bilinen en tehlikeli koronavirüs, virüsün adıdır. Bu tez, gelecekte hastalık kontrolü ve hastalık gerilemesi hakkında öngörülerde bulunmayı amaçlamaktadır. Bu tezde Shaikh et al. (2020) tarafından ele alınan COVID modeli kullanılmaktadır. Bu modelin modifikasyonu, yinelemeli Laplace dönüşüm yöntemi ve farklı kesirli diferansiyel operatörlerin karşılaştırmalı bir çalışması kullanılarak gerçekleştirilir. Tıbbi modelin olduğu yerde çeşitli biyolojik parametrelerin COVID-19'un bulaşma dinamikleri üzerindeki etkileri araştırılmaktadır. Tıbbi modeli değiştireceğiz, denge noktasını bulacağız ve kararlılığı test edeceğiz ve Hartmann'ın teorisine göre aynı davranışa sahiptirler. Daha sonra değiştirilmiş modeli Sumudu dönüşüm yöntemi ile çözeceğiz. Elde edilen sonuçlar grafiksel olarak gösterilecektir.

Özet (Çeviri)

On January 30, 2020, the first instance of COVID-19, a new coronavirus disease for 2019, was found. The most dangerous coronavirus, later known as COVID-19, is the name of the virus. This thesis aims to make predictions about disease control and disease regression in the future. This thesis uses the COVID model considered by Shaikh et al. (2020). The modification of this model is accomplished by utilizing the iterative Laplace transform method and a comparative study of different fractional differential operators. The impacts of various biological parameters on the transmission dynamics of COVID-19 are investigated where the medical model is. Where the medical model is, we will modify it, find the equilibrium point, and test the stability, and according to Hartmann's theory, they have the same behavior. We will then solve the modified model by the Sumudu transformation method. The results obtained will be graphically illustrated.

Benzer Tezler

  1. Kenevir tohum proteinlerinin ultrases, yüksek basınç ve manotermosonikasyon uygulamaları ile modifikasyonu

    Modification of hemp seed proteins using ultrasound, high pressure and manotermosonication treatments

    GÜLŞAH KARABULUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Gıda MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YEMİŞ

  2. Dialogue for all: Crafting inclusive and humanized voice assistants for diverse populations through an interdisciplinary approach

    Herkes için diyalog: Farklı topluluklar için kapsayıcı ve insani sesli asistanlar oluşturmak üzerine disiplinler arası bir yaklaşım

    YELİZ YÜCEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEREM RIZVANOĞLU

  3. Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları

    Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications

    SİNAN KARAMAHMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  4. Silindirik helisel çubukların statik, dinamik ve burkulma davranışlarının taşıma ve rijitlik matrisleri metodu ile incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    VEBİL HAKTANIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Makine MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN B. KIRAL

    PROF. DR. YALÇIN MENGİ

    PROF. DR. SEDAT BAYSEÇ

  5. Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi

    Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm

    FİLİZ YOSMA TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ