面向 COVID-19 的数据驱动数学建模方法综述
偏微分方程分析
2023-10-02 v1
摘要
在本综述中，我们依次呈现对 COVID-19 报告与未报告病例演变进行现象学建模的方法，既包括指数增长阶段，也包括完整的疫情波。在孤立波情形之后，我们呈现由地方性平稳期分隔的若干连续波的建模。随后，我们处理无年龄结构或有年龄结构的多室模型情形。最终，我们基于在 11 个章节中筛选出的 230 篇文章综述文献，范围从医院病例的医学调查到一般人群中新病例动态的预测。
引用
@article{arxiv.2309.17087,
title = {Data-Driven Mathematical Modeling Approaches for COVID-19: a survey},
author = {J. Demongeot and P. Magal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.17087},
year = {2023}
}