Nosso artigo

Segue primeira versão do nosso artigo: artigo-sir-v3Baixar Código fonte: https://github.com/mileo/python-sir/blob/master/dengue_sir_vector_dengue_change_parameters_v2.ipynb Bibliografia: [1] M. Andraud, N. Hens, C. Marais, and P. Beutels, “Dynamic epidemiological models for dengue transmission: A systematic review of structural approaches,” PLOS ONE, vol. 7, no. 11, pp. 1–14, 11[Online]. Available: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049085 dynamic_epidemiological_models_for_denguetransmission_a_systematic_review_of_structuralapproachesBaixar [2] A. W. Böhm, C. d. S. Costa, R. G.... Continuar Lendo →

Ferramenta colaborativa para escrita do artigo

Começamos a escrever nosso artigo e ficamos em dúvida com a formatação e qual ferramenta deveríamos utilizar para escrever o artigo. Após um pou pouco de pesquisa, encontramos uma ferramenta gratuita de LATEX online e colaborativa, onde várias pessoas podem editar o mesmo documento simultaneamente: O Paperia. https://www.papeeria.com Sem muitos problemas localizamos um template baseado... Continuar Lendo →

Modelos matemáticos de equações diferenciais ordinárias aplicada à epidemiologia

Data de atualização: 03/06/19 Este trabalho visa colaborar na compreensão do quadro epidemiológico através do estudo de um modelo matemático de equações diferenciais ordinárias, chamado modelo SIR, proposto por Kermack e Mckendric, em 1927, que descreve a propagação de doenças infecciosas de transmisão direta via contato pessoa-a-pessoa. Link do artigo: http://revista.pgsskroton.com.br/index.php/rcext/article/view/2382/2286

Modelos matemáticos de Propagação de Epidemias Baseados em Redes Sociais e Detecção de Clusters de Doenças

Data de atualização: 24/05/2019 Estudos para compreender melhor epidemias são atualmente feitos em três áreas distintas: a matemática com modelos de equações diferenciais, a física com seus modelos de propagação em redes e a estatística na detecção de clusters. Apesar do objetivo comum, esta área tem pouca ou nenhuma intersecção, o que torna o conhecimento no assunto um pouco fragmentado.

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