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−	{{ TrabajoED \| Modelo para epidemias. Grupo C-6 \| [[:Categoría:Ecuaciones Diferenciales\|Ecuaciones Diferenciales]]\|[[:Categoría:ED15/16\|Curso 2015-16]] \| Pablo Molinero Brito, Manuel Jesús García Vega , Alberto Jordá Laguna }}

−	~~== Introducción==~~
−	~~En este artículo vamos a centrar nuestro estudio en el desarrollo de modelos que nos permitan hacer una estimación del comportamiento temporal de una enfermedad infecciosa sin extensión espacial.~~
−
−	~~Suponemos las siguientes hipótesis:~~
−
−	~~1. La población es un número fijo N y cada miembro de la población es susceptible a la enfermedad.~~
−
−	~~2. La duración de la enfermedad es larga, de manera que no se cura durante el periodo de estudio.~~
−
−	~~3. Todos los individuos infectados son contagiosos y circulan libremente entre la población.~~
−
−	~~4. Durante cada unidad de tiempo cada persona infectada tiene c contactos y cada contacto con una persona no infectada redunda en la transmisión de la enfermedad.~~
−
−	~~==Cálculo del número de contactos aproximados 'c'==~~
−	~~Para realizar el cálculo del número de contactos ‘aproximados’ c que tiene una persona por unidad de tiempo emplearemos un método numérico basado en la siguiente ecuación logística:~~
−	~~[[Archivo:Ecuación_Logística.png]]~~
−
−	~~donde:~~
−
−	~~I(t): Número de personas contagidas al cabo de un tiempo de t semanas.~~
−
−	~~c: Número de contactos que tiene una persona pasadas t semanas.~~
−
−	~~N: Población total en el lugar de estudio.~~
−
−	Además sabemos que los servicios de salud pública registran la difusión de una epidemia de gripe de duración particularmente larga en una ciudad de 500 000 personas. Al inicio de la primera semana de registro se habían contabilizado 200 casos; durante la primera semana aparecieron 300 nuevos casos.
−
−	~~Para obtener el número de contactos utilizaremos el siguiente método númerico, el cual está basado en el método de Euler.~~
−
−	~~{{matlab\|codigo=~~
−	~~clear, close all~~
−	~~%Datos del problema~~
−	~~y=[];~~
−	~~y0=200;~~
−	~~c=linspace(1/100,99/100,99);~~
−	~~N=500000; %Población total;~~
−	~~x=linspace(0,300,99);~~
−	~~n=length(c); %numero de puntos~~
−	~~c0=c(1);~~
−	~~Y=N~~
−	~~%Esquema númérico~~
−	~~for i=1:n~~
−	~~Yfinal=Y;~~
−	~~Y=Ny0/(y0+(N-y0).exp(-c(i))); % en t=1~~
−	~~y=[y;Y]~~
−	~~if abs(Y-500)<=abs(Yfinal-500)~~
−	~~c0=c(i)~~
−	~~end~~
−	~~end~~
−	~~min(abs(y-500)) %Error absoluto mínimo~~
−	~~plot(c,abs(y-500))~~
−	}}
−
−	Al ejecutar el programa obtenemos el siguiente gráfico que representa la evolución del error que se produce para cada valor de c. Y se obtiene el valor de c que minimiza el error el cual es igual a 0,92.
−
−	~~[[Archivo:EpidemiaEuler.jpg]]~~
−
−	~~==Evolución de los Infectados por la Epidemia==~~
−
−	~~Para determinar la evolución de los infectados por la epidemia conforme avanza el tiempo, emplearemos el método de Hern y el método de Runge Dutta de orden 4.~~
−
−	~~Método de Heun:~~
−
−	~~[[Archivo:MétodoHeun.png]]~~
−
−	~~Método Runge-Kutta:~~
−
−	~~[[Archivo:MétodoRungeKutta.png]]~~
−
−
−	~~==2a Parte: Modelo SIR==~~
−	Ahora vamos a usar un modelo más general para estudiar la enfermedad, que divide la población total N en susceptibles de ser infectados(S), infectados(I), y removidos, que agrupa tanto a los curados como a los muertos (R). Así, el modelo, que tiene tres incógnitas, S(t), I(t) y R(t), y llamando r a la tasa de infección y a a la de remoción, lo podemos escribir:
−	~~[[Archivo:Imagen2.1.png\|200px\|thumb\|left\|Modelo SIR]]~~
−
−	~~===Demostración de que S\left ( t \right )+I\left (t\right )+R\left ( t\right )=N===~~
−	~~Sumando la variación de los susceptibles, los infectados y los removidos, vemos que esta es igual a 0, lo que nos quiere decir que la población total N es constante:~~
−	\frac{\partial S}{\partial t}+\frac{\partial I}{\partial t}+\frac{\partial R}{\partial t}= S’\left ( t \right )+I’\left (t\right )+R’\left ( t\right )\left ( -rSI \right )+\left ( rSI-aI \right )+\left ( aI\right )=0,
−	~~Además, si sumamos sus valores iniciales vemos que estos son igual a la población total, y al ser ésta constante, vemos que se demuestra el enunciado inicial~~
−	~~S\left ( 0 \right )+I\left (0\right )+R\left ( 0\right )=N~~
−	~~===Demostraciones analíticas con la tasa de remoción relativa===~~
−	~~[[Archivo:Imagen2.2.1.png\|200px\|thumb\|right\|Primera demostración del apartado 4.2]]~~
−	~~[[Archivo:Imagen2.2.2.png\|200px\|thumb\|right\|Segunda demostración del apartado 4.3]]~~
−	~~Llamamos tasa de remoción relativa a: \rho =\frac{r}{a}~~
−	~~Vamos a demostrar que si dicha tasa es mayor o igual que el número de personas susceptibles iniciales, S\left ( 0 \right ), no hay epidemia, ya que el número de infectados no aumenta:~~
−	~~También vamos a demostrar que, si dicha tasa es menor que la población susceptible inicial, habrá epidemia, pues aumentarán el número de infectados:~~
−
−	~~===Resolución numérica===~~
−	Ahora vamos a resolver numéricamente el problema de epidemias, usando los métodos de Euler, Euler implícito y Runge-Kutta de orden 4. Los aplicaremos a 3 casos, cada uno con diferentes datos, y probando con diferentes anchuras de paso:
−	~~Mostramos el código para el primer caso con h=0.1~~
−	~~{{matlab\|codigo=~~
−	~~t0=0;%Intervalo de tiempo y anchura de paso~~
−	~~;tf=4;~~
−	~~h= 0.1~~
−	~~S0=159985; I0=15; % datos de la población~~
−	~~r=0.0000218; a=0.341; R0=0;~~
−	~~t=t0:h:tf;~~
−	~~k=((tf-t0)/h);~~
−	~~Se=[]; % método de euler~~
−	~~Ie=[];~~
−	~~Re=[];~~
−	~~Si=[]; % euler implícito~~
−	~~Ii=[];~~
−	~~Ri=[];~~
−	~~Sr=[]; % runge-kutta~~
−	~~Ir=[];~~
−	~~Rr=[];~~
−	~~Se(1)=S0;~~
−	~~Ie(1)=I0;~~
−	~~Re(1)=R0;~~
−	~~Si(1)=S0;~~
−	~~Ii(1)=I0;~~
−	~~Ri(1)=R0;~~
−	~~Sr(1)=S0;~~
−	~~Ir(1)=I0;~~
−	~~Rr(1)=R0;~~
−	~~% esquema numérico euler~~
−	~~for i=1:k~~
−	~~Ie(i+1)=Ie(i)+h(rSe(i)Ie(i)-aIe(i));~~
−	~~Se(i+1)=Se(i)+h(-rSe(i)*Ie(i));~~
−	~~Re(i+1)=Re(i)+h(aIe(i));~~
−	~~end~~
−	~~% esquema numérico euler implícito (es necesario despejar la I, la S y la R de (j+1) para definir el código~~
−	~~for j=1:k~~
−	~~Ii(j+1)=Ii(j)/(1-(hrSi(j))+a*h);~~
−	~~Si(j+1)=Si(j)/(1+rhIi(j));~~
−	~~Ri(j+1)=Ri(j)+h(aIi(j));~~
−	~~end~~
−	~~%esquema numerico runge-kutta~~
−	~~for n=1:k~~
−	~~k1S = -rSr(n)Ir(n);~~
−	~~k1I = rSr(n)Ir(n)-a*Ir(n);~~
−	~~k1R = a*Ir(n);~~
−	~~k2S = -r(Sr(n) + 1/2k1Sh)(Ir(n) + 1/2k1Ih);~~
−	~~k2I = r(Sr(n) + 1/2k1Sh)(Ir(n) + 1/2k1Ih)-a(Ir(n) + 1/2k1I*h);~~
−	~~k2R = a(Ir(n) + 1/2k1I*h);~~
−	~~k3S = -r(Sr(n) + 1/2k2Sh)(Ir(n) + 1/2k2Ih);~~
−	~~k3I = r(Sr(n) + 1/2k2Sh)(Ir(n) + 1/2k2Ih)-a(Ir(n) + 1/2k2I*h);~~
−	~~k3R = a(Ir(n) + 1/2k2I*h);~~
−	~~k4S = r(Sr(n) + k3Sh)(Ir(n) + k3Ih);~~
−	~~k4I = r(Sr(n) + k3Sh)(Ir(n) + k2Ih)-a(Ir(n) + 1/2k2I*h);~~
−	~~k4R = a(Ir(n) + k3Ih);~~
−	~~Sr(n+1) = Sr(n) + (h/6)(k1S+2k2S+2*k3S+k4S);~~
−	~~Ir(n+1) = Ir(n) + (h/6)(k1I+2k2I+2*k3I+k4I);~~
−	~~Rr(n+1) = Rr(n) + (h/6)(k1R+2k2R+2*k3R+k4R);~~
−	~~end~~
−	~~hold on~~
−	~~plot(t,Ia,'--g',t,Sa,'--m',t,Ra,'--b')~~
−	~~plot(t,Ib,':g',t,Sb,':m',t,Rb,':b')~~
−	~~plot(t,Ic,'-g',t,Sc,'-m',t,Rc,'-b')~~
−	~~legend('I Euler','S Euler','R Euler','I Euler implícito','S Euler implícito','R Euler implícito','I Runge-Kutta','S Runge-Kutta','R Runge-Kutta','Location','best')~~
−	~~hold off~~
−	}}
−	~~A continuacion mostramos las gráficas obtenidas:~~
−
−	~~[[Archivo:Graficaaa2.1.pdf\|200px\|thumb\|right\|Caso 1]]~~
−
−
−	~~[[Categoría:Ecuaciones Diferenciales]]~~
−	~~[[Categoría:ED15/16]]~~
−	~~[[Categoría:Trabajos 2015-16]]~~

@@ Línea 158: / Línea 158: @@
-[[Categoría:Ecuaciones Diferentiales]]
+[[Categoría:Ecuaciones Diferenciales]]
 [[Categoría:ED15/16]]
 [[Categoría:Trabajos 2015-16]]

@@ Línea 81: / Línea 81: @@
 S\left ( 0 \right )+I\left (0\right )+R\left ( 0\right )=N
 ===Demostraciones analíticas con la tasa de remoción relativa===
-[[Archivo:Imagen2.2.1.png|200px|thumb|right|Demostración del apartado 4.2]]
+[[Archivo:Imagen2.2.1.png|200px|thumb|right|Primera demostración del apartado 4.2]]
-[[Archivo:Imagen2.2.2.png|200px|thumb|right|Demostración dle apartado 4.3]]
+[[Archivo:Imagen2.2.2.png|200px|thumb|right|Segunda demostración del apartado 4.3]]
 Llamamos tasa de remoción relativa a: \rho =\frac{r}{a}
 Vamos a demostrar que si dicha tasa es mayor o igual que el número de personas susceptibles iniciales, S\left ( 0 \right ), no hay epidemia, ya que el número de infectados no aumenta:
@@ Línea 153: / Línea 153: @@
 hold off
 }}
 [[Categoría:Ecuaciones Diferentiales]]
 [[Categoría:ED15/16]]
 [[Categoría:Trabajos 2015-16]]

@@ Línea 81: / Línea 81: @@
 S\left ( 0 \right )+I\left (0\right )+R\left ( 0\right )=N
 ===Demostraciones analíticas con la tasa de remoción relativa===
 Llamamos tasa de remoción relativa a: \rho =\frac{r}{a}
 Vamos a demostrar que si dicha tasa es mayor o igual que el número de personas susceptibles iniciales, S\left ( 0 \right ), no hay epidemia, ya que el número de infectados no aumenta:
-[[Archivo:Imagen2.2.1.png|200px|thumb|right|Demostración del apartado 4.2]]También vamos a demostrar que, si dicha tasa es menor que la población susceptible inicial, habrá epidemia, pues aumentarán el número de infectados:
+También vamos a demostrar que, si dicha tasa es menor que la población susceptible inicial, habrá epidemia, pues aumentarán el número de infectados:
-[[Archivo:Imagen2.2.2.png|200px|thumb|right|Demostración dle apartado 4.3]]
 ===Resolución numérica===
 Ahora vamos a resolver numéricamente el problema de epidemias, usando los métodos de Euler, Euler implícito y Runge-Kutta de orden 4. Los aplicaremos a 3 casos, cada uno con diferentes datos, y probando con diferentes anchuras de paso:

@@ Línea 71: / Línea 71: @@
-==2a parte: Modelo SIR==
+==2a Parte: Modelo SIR==
 Ahora vamos a usar un modelo más general para estudiar la enfermedad, que divide la población total N en susceptibles de ser infectados(S), infectados(I), y removidos, que agrupa tanto a los curados como a los muertos (R). Así, el modelo, que tiene tres incógnitas, S(t), I(t) y R(t), y llamando r a la tasa de infección y a a la de remoción, lo podemos escribir:
-IMAGEN 2.1
+[[Archivo:Imagen2.1.png|200px|thumb|left|Modelo SIR]]
 ===Demostración de que S\left ( t \right )+I\left (t\right )+R\left ( t\right )=N===
 Sumando la variación de los susceptibles, los infectados y los removidos, vemos que esta es igual a 0, lo que nos quiere decir que la población total N es constante:
@@ Línea 82: / Línea 83: @@
 Llamamos tasa de remoción relativa a: \rho =\frac{r}{a}
 Vamos a demostrar que si dicha tasa es mayor o igual que el número de personas susceptibles iniciales, S\left ( 0 \right ), no hay epidemia, ya que el número de infectados no aumenta:
-IMAGEN 2.2.1
+[[Archivo:Imagen2.2.1.png|200px|thumb|right|Demostración del apartado 4.2]]También vamos a demostrar que, si dicha tasa es menor que la población susceptible inicial, habrá epidemia, pues aumentarán el número de infectados:
-También vamos a demostrar que, si dicha tasa es menor que la población susceptible inicial, habrá epidemia, pues aumentarán el número de infectados:
+[[Archivo:Imagen2.2.2.png|200px|thumb|right|Demostración dle apartado 4.3]]
-IMAGEN 2.2.2
-−
 ===Resolución numérica===
 Ahora vamos a resolver numéricamente el problema de epidemias, usando los métodos de Euler, Euler implícito y Runge-Kutta de orden 4. Los aplicaremos a 3 casos, cada uno con diferentes datos, y probando con diferentes anchuras de paso:

@@ Línea 64: / Línea 64: @@
 Método de Heun:
-[[Archivo:MétodoHeun]]
+[[Archivo:MétodoHeun.png]]
 Método Runge-Kutta:

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Línea 63:		Línea 63:

	Método de Heun:		Método de Heun:
		+
		+	[[Archivo:MétodoHeun]]
		+
		+	Método Runge-Kutta:
		+
		+	[[Archivo:MétodoRungeKutta.png]]
		+