Bachelorarbeit, 2019
45 Seiten, Note: 1,3
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der mathematischen Modellierung epidemiologischer Prozesse, insbesondere am Beispiel von Dengue Fieber. Ziel ist es, die Anwendbarkeit des Susceptible-Infected-Recovered (SIR) Modells zu untersuchen und die Stärken und Schwächen verschiedener SIR-Modelle zu analysieren.
Die Einleitung gibt einen Überblick über die Motivation der Arbeit, die Rolle mathematischer Modelle in der Biologie, insbesondere in der Epidemiologie, und stellt die Krankheit Dengue Fieber vor.
Kapitel 2 erläutert den grundlegenden Ansatz des SIR-Modells als mathematisches Werkzeug zur Beschreibung des Verlaufs von epidemischen Prozessen.
Kapitel 3 präsentiert zwei verschiedene SIR-Modelle, die speziell für die Modellierung von Dengue Fieber entwickelt wurden: das Derouich Modell und das Feng Modell.
Kapitel 4 beschreibt die durchgeführten numerischen Experimente mit den Modellen, einschließlich der Simulationen des Derouich Modells, des Feng Modells und des Dengue Fiebers in Selangor, Malaysia.
Kapitel 5 diskutiert die Stärken und Schwächen der beiden Modelle im Vergleich, sowie die Ergebnisse der Simulation des Dengue Fiebers in Selangor.
Mathematische Modellierung, Epidemiologie, Dengue Fieber, SIR-Modell, Derouich Modell, Feng Modell, Numerische Experimente, Simulation, Selangor, Malaysia
Der GRIN Verlag hat sich seit 1998 auf die Veröffentlichung akademischer eBooks und Bücher spezialisiert. Der GRIN Verlag steht damit als erstes Unternehmen für User Generated Quality Content. Die Verlagsseiten GRIN.com, Hausarbeiten.de und Diplomarbeiten24 bieten für Hochschullehrer, Absolventen und Studenten die ideale Plattform, wissenschaftliche Texte wie Hausarbeiten, Referate, Bachelorarbeiten, Masterarbeiten, Diplomarbeiten, Dissertationen und wissenschaftliche Aufsätze einem breiten Publikum zu präsentieren.
Kostenfreie Veröffentlichung: Hausarbeit, Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Dissertation, Masterarbeit, Interpretation oder Referat jetzt veröffentlichen!
Kommentare