Équations Différentielles Partielles pour l'Analyse Asymptotique et l'Identifiabilité dans la Modélisation de la Propagation Épidémique au Nigeria

L'étude examine les équations différentielles partielles (EDP) pour modéliser la propagation épidémique au Nigeria, en se concentrant sur l'analyse asymptotique et l'identifiabilité. L'étude utilise une combinaison d'analyses théoriques et de simulations numériques pour enquêter sur la dynamique de propagation dans diverses conditions. Des méthodes asymptotiques sont appliquées pour dériver des modèles simplifiés capturant le comportement à long terme, tandis que l'identifiabilité est évaluée par une analyse de sensibilité sur les estimations des paramètres. Un constat clé est que le nombre de reproduction de base R0 présente une variabilité significative entre les différentes régions du Nigeria, mettant en lumière les différences régionales dans les stratégies de contrôle épidémique. La recherche fournit un cadre solide pour comprendre et prédire la propagation épidémique au Nigeria en utilisant des modèles d'EDP, avec un accent sur l'identifiabilité des paramètres. Des études empiriques supplémentaires sont recommandées pour valider les prédictions du modèle et explorer l'impact des paramètres identifiés sur les résultats épidémiques. modélisation épidémique, équations différentielles partielles, analyse asymptotique, identifiabilité, R0. Sous les hypothèses de régularité standard et de frontières, l'état prévisionnel est modélisé par ₜ u (t, x) =\, ₗₗu (t, x) +f (t, x), et la stabilité découle de perturbations bornées.