| 000 -Cabecera (24) |
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| Campo de control interno |
02241nam a2200325Ia 4500 |
| 001 - Número de control |
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| Campo de control |
ESSALUD13650 |
| 005 - Fecha y hora de la |
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| Campo de control |
20230127160802.0 |
| 007 - Tipo material - Descripcion fisica - info general |
|---|
| Tipo material |
ta |
| 008 - Códigos de longitud fija (40p) |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
200105s2021||||si |||||||||||||| ||spa|| |
| 020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER |
|---|
| ISBN |
978-981-33-6415-8 |
| 040 ## - Origen de la Catalogacion |
|---|
| Origen de la Catalogacion |
ESSALUD |
| 041 ## - Código de idioma (R) |
|---|
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente (R) |
eng |
| 043 ## - Pais ISO |
|---|
| País ISO |
si |
| 082 ## - Número de la Clasificación |
|---|
| Clasificación Dewey |
616.2 |
| Codigo Cutter |
N45.2021 |
| 100 ## - Autor Personal |
|---|
| Autor Personal |
Nesteruk, Igor |
| Término indicativo de función (R) |
autor |
| 245 ## - Titulo |
|---|
| Titulo |
COVID-19 pandemic dynamics : mathematical simulations |
| 250 ## - Mencion de edicion |
|---|
| Mencion de edicion |
1a ed. |
| 260 ## - Editorial |
|---|
| Ciudad |
Singapur |
| Nombre de la Editorial |
Springer |
| Fecha |
2021 |
| 300 ## - Descripcion |
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| Páginas |
xii, 172 páginas |
| Otros detalles físicos |
il., tablas; 22 cm. |
| 504 ## - Nota Bibliografica |
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| Nota bibliografica |
Incluye referencias bibliográficas e índice. |
| 520 ## - Resumen |
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| Resumen |
Este libro destaca la estimación de las características de la epidemia para diferentes países / regiones del mundo con el uso del modelo SIR (susceptible-infectado-eliminado) conocido para la dinámica de la epidemia, la solución exacta conocida de las ecuaciones diferenciales lineales y el enfoque estadístico desarrollado. antes de. La pandemia de COVID-19 es de gran interés para los investigadores por su alta mortalidad y un impacto negativo en la economía mundial. La simulación correcta de la dinámica de la pandemia requiere modelos matemáticos complicados y muchos esfuerzos para la identificación de parámetros desconocidos. Se propone el método simple de detección de la nueva ola pandémica y se generaliza el modelo SIR. Los períodos ocultos, la duración de la epidemia, el número final de casos, el número de reproducción efectiva y las probabilidades de conocer a una persona infectada se presentan para países como EE. UU., Alemania, Reino Unido, República de Corea, Italia, España, Francia, República de Moldavia, Ucrania y para el mundo. La información presentada es útil para regular las actividades de cuarentena y predecir las consecuencias médicas y económicas de pandemias diferentes / futuras. |
| 650 ## - Temas - Descriptores |
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| Temas - Descriptores |
INFECCIONES POR CORONAVIRUS |
| 9 (RLIN) |
35287 |
| 650 ## - Temas - Descriptores |
|---|
| Temas - Descriptores |
PANDEMIAS |
| 9 (RLIN) |
35384 |
| 650 ## - Temas - Descriptores |
|---|
| Temas - Descriptores |
ANÁLISIS DE DATOS |
| 9 (RLIN) |
6357 |
| 650 ## - Temas - Descriptores |
|---|
| Temas - Descriptores |
PREVENCIÓN DE ENFERMEDADES |
| 650 ## - Temas - Descriptores |
|---|
| Temas - Descriptores |
SALUD PÚBLICA |
| 9 (RLIN) |
1652 |
| 653 ## - Palabras Claves |
|---|
| Palabras Claves |
TEORÍA DE LA PROBABILIDAD Y PROCESOS ESTOCÁSTICOS |
| 653 ## - Palabras Claves |
|---|
| Palabras Claves |
PANDEMIA COVID-19 / MODELOS MATEMÁTICOS |
| 942 ## - Datos personalizados Koha |
|---|
| Tipo de Documento |
Libros |
| Fecha procesamiento |
2023-01-27 |
| Documentalista |
sqb, afc |