コロナウイルス疾患2019（COVID-19）隔離クラスを含む数理モデル

Mathematical Model for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Containing Isolation Class.

• Anwar Zeb
• Ebraheem Alzahrani
• Vedat Suat Erturk
• Gul Zaman

抄録

致命的なコロナウイルスは世界中に広がり続けており、数学モデルを使って、コロナウイルスの疑いのある患者、回復した患者、死亡した患者、そして検査を受けた人の数を表示することができます。研究者たちは、COVID-19の感染を生き延びることが、長期的な免疫を獲得することを意味するのかどうか、また、そうだとしたら、どのくらいの期間、免疫を獲得することを意味するのかについては、まだはっきりとはわかっていません。それを理解するために、この研究は将来的にこのパンデミックの広がりをよりよく推測することにつながると考えています。本研究では、COVID-19感染の動的挙動を分離クラスを組み込んで提示するための数理モデルを開発した。まず、モデルの定式化を提案し、モデルの正しさを議論する。提案モデルの局所的安定性と大域的安定性については、基本的な再現性に依存していることを示した。提案モデルの数値解法には、非標準有限差分法(NSFD)とランゲクッタ4次法を用いた。最後に、いくつかのグラフィカルな結果を示した。本研究で得られた知見は、人と人との接触がCOVID-19のアウトブレイクの潜在的な原因であることを示している。したがって、感染したヒトを全体的に隔離することで、将来のCOVID-19感染拡大のリスクを減らすことができる。

The deadly coronavirus continues to spread across the globe, and mathematical models can be used to show suspected, recovered, and deceased coronavirus patients, as well as how many people have been tested. Researchers still do not know definitively whether surviving a COVID-19 infection means you gain long-lasting immunity and, if so, for how long? In order to understand, we think that this study may lead to better guessing the spread of this pandemic in future. We develop a mathematical model to present the dynamical behavior of COVID-19 infection by incorporating isolation class. First, the formulation of model is proposed; then, positivity of the model is discussed. The local stability and global stability of proposed model are presented, which depended on the basic reproductive. For the numerical solution of the proposed model, the nonstandard finite difference (NSFD) scheme and Runge-Kutta fourth order method are used. Finally, some graphical results are presented. Our findings show that human to human contact is the potential cause of outbreaks of COVID-19. Therefore, isolation of the infected human overall can reduce the risk of future COVID-19 spread.

Copyright © 2020 Anwar Zeb et al.