Investigación del modelo SEIR con efectos vacunales usando un enfoque fraccional sostenible para individuos de baja inmunidad

Las formulaciones matemáticas son cruciales para entender la dinámica de la propagación de enfermedades dentro de una comunidad. El objetivo de esta investigación es investigar el modelo SEIR del SARS-COVID-19 (C-19) con la inclusión de efectos vacunales para individuos de baja inmunidad. Se desarrolla un modelo matemático incorporando a las personas vacunadas basado en una hipótesis propuesta. Luego se utiliza el operador fractal-fraccional (FFO) para convertir este modelo en un orden fraccional. El nuevo sistema SEVIR se examina de manera cualitativa y cuantitativa para determinar su estado estable. Se examina la acotación y unicidad del modelo para garantizar hallazgos confiables, que son propiedades esenciales de los modelos epidémicos. Se demuestra la derivada global para verificar la positividad con crecimiento lineal y condiciones de Lipschitz para la tasa de efectos en cada sub-compartimento. Se investiga la estabilidad global del sistema usando las funciones de la primera derivada de Lyapunov para evaluar el impacto general de la vacunación. En los operadores fractal-fraccionales, fractal representa las dimensiones de la propagación de la enfermedad, y fraccional representa el operador derivativo de orden fraccional. Usamos operadores combinados para observar el comportamiento real de la propagación así como el control de COVID-19 con diferentes dimensiones y monitoreo continuo. Se realizan simulaciones para observar los efectos sintomáticos y asintomáticos de la enfermedad por coronavirus con medidas de vacunación para individuos de baja inmunidad, proporcionando información sobre el comportamiento real del control de la enfermedad bajo los efectos de la vacunación. Tales investigaciones son valiosas para entender la propagación del virus y desarrollar estrategias de control efectivas basadas en resultados justificados.