Bir COVID-19 yayılımı modelinin stokastik davranışlarının incelenmesi
Investigation of the stochastic behaviour of a COVID-19 transmission model
- Tez No: 829589
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER BEKİRYAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: COVID 19, Matematiksel modelleme, Simülasyon, COVID 19, Mathematical modelling
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında literatürde var olan bir deterministik diferansiyel denklem sistemi kullanılarak COVID-19 hastalığının yayılımının stokastik davranışları incelenmektedir. Ahmed vd. tarafından yayımlanan modele stokastik gürültü eklenmesiyle oluşturulan stokastik sistemin analizi ile hastalığın yayılımındaki rastgelelik ele alınmaktadır. Kaynak model karantinadaki ve hastalığa maruz kalmış bireylerin yanı sıra belirti gösteren ve göstermeyen bireylerin temsil edildiği altı kompartımandan oluşan yapısıyla literatürdeki diğer COVID-19 yayılımı modellerinden ayrışmaktadır. Bu modelin stokastik analizi ile hastalığın toplumdaki ilerleyişinin farklı bir şekilde incelenmesi amaçlanmaktadır. Oluşturulan stokastik diferansiyel denklem sistemi literatürde yaygın olarak kullanılan Euler-Maruyama ve Milstein yöntemleri ile ayrı ayrı sayısal olarak incelenmektedir. Kompartımanlar için elde edilen sayısal çözümler aracılığıyla ortalama stokastik çözümlere ulaşılarak bu çözümlerin deterministik modelin çözümleri ile karşılaştırılması sonucunda hastalıkla ilgili rastgele yapı analiz edilmektedir. Deterministik model için kaynak çalışmada verilen üreme katsayısı bilgisi, ortalama stokastik sayısal çözümler, farklı stokastik yöntemlerle elde edilen uç değerler ve çözüm grafikleri gibi farklı göstergelerin incelenmesi ile hastalık yayılımının stokastik yapısı ele alınmaktadır. Ek olarak stokastik simülasyonda kullanılan yöntem, tekrar sayısı ve difüzyon katsayılarının değiştirilmesi sonucunda elde edilen çözümler ele alınmaktadır. Oluşturulan stokastik modelin incelenmesi aşamasında bu bileşenlerde yaşanan değişimlerin birbirleri ve deterministik çözüm ile karşılaştırılması sonucunda stokastik sistemin detaylı bir analizi hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, the stochastic behavior of the spread of COVID-19 disease is examined by using a deterministic differential equation system available in the literature. Using the analysis of the stochastic system obtained by adding stochastic noise to the model published by Ahmed et al., the randomness in the spread of the disease is discussed. The source model differs from other COVID-19 transmission models in the literature with its six-compartment structure, in which quarantined and exposed individuals, as well as symptomatic and asymptomatic individuals are represented. With the stochastic analysis of this model, it is aimed to examine the progression of the disease in the population in a different way. The obtained stochastic differential equation system is numerically analyzed by both Euler-Maruyama and Milstein methods, which are widely used in literature. By means of numerical solutions obtained for the compartments, the average stochastic solutions are found, and these solutions are compared with the solutions of the deterministic model, and the random structure related to the disease is analyzed. For the deterministic model, the stochastic structure of disease spread is discussed by examining different indicators such as the information from the basic reproduction number given in the source study, average stochastic numerical solutions, extreme values obtained by different stochastic methods, and solution graphs. In addition, the solutions obtained from changing the method used in stochastic simulation, the number of repetitions and the values of the diffusion coefficients are discussed. During the examination of the obtained stochastic model, a detailed analysis of the stochastic system is aimed through the comparison of the changes in these components with each other and with the deterministic solution.
Benzer Tezler
- Numeric methods for stochastic disease spread models
Stokastik hastalık yayılım modelleri için sayısal yöntemler
ZEYNEP GÖKÇE İŞLİER
Doktora
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
- Matrix norm based-solution methods and machine learning: Stochastic games and their applications
Matris norm tabanlı çözüm yöntemleri ve makine öğrenmesi: Stokastik oyunlar ve uygulamaları
MURAT ÖZKAYA
Doktora
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHANEDDİN İZGİ
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Bir ilaç fabrikasında personel gereksinmesinin belirmesi seçilmesi ve elde tutulmasına yönelik bir uygulama çalışması
Başlık çevirisi yok
EMİNE BOZBAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRAY KAYNAK