Stochastické modely epidemií
Stochastic modelling of epidemics
diploma thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/77258Identifiers
Study Information System: 92393
Collections
- Kvalifikační práce [11325]
Author
Advisor
Referee
Hlubinka, Daniel
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Probability, mathematical statistics and econometrics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
1. 2. 2016
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
obyčejná diferenciální rovnice, stochastická diferenciální rovnice, stacionární bod, stabilita v pravděpodobnosti, numerická simulaceKeywords (English)
ordinary differencial equation, stochastic differential equation, equilibrium, stability in probability, computer simulationsTato práce vychází z jednoduchého deterministického modelu tvořeného obyčejnou diferenciální rovnicí, který má dva stacionární body - v závislosti na počátečních podmínkách bud' nemoc prakticky vymizí nebo se v populaci udržuje neomezeně dlouho. Tento model je poté rozšířen přidáním difuzních členů, čímž vzniknou různé stochastické diferenciální rovnice. Na nich je zkoumáno, jak volba difuzních koeficientů ovlivňuje chování modelu v okolí stacionárních bodů původního mo- delu a na hranici biologicky interpretovatelné oblasti. Teoretické výsledky jsou poté ilustrovány numerickými simulacemi. 1
This thesis uses a simple deterministic model represented by an ordinary di- fferential equation with two equilibrium points - depending on the initial state the illness either vanishes or persists forever. This model is expanded by adding some diffusion coefficients leading to different stochastic differential equations. They are analyzed to show how the choice of diffusion coefficients changes be- havior of the model in proximity of its equilibria and near the boundary of area with biological meaning. The theoretical results are than illustrated by computer simulations. 1