Modelación Matemática de una Pandemia: Caso de estudio Covid-19

A finales de 2019, en la ciudad de Wuhan, China apareció un virus desconocido, causando estragos por su letalidad. El virus fue bautizado como SARS-CoV-2. Pronto el virus se fue esparciendo a otros países, llevado por los viajeros que salían de China, causando muerte y pánico a su paso. Pronto se declaró que estábamos en una pandemia, la pandemia de COVID-19. No se tenía tratamiento seguro. Los gobiernos recomendaban mantenerse aislados. Los sistemas de salud se colapsaban y todos vivíamos con el temor de ser contagiados. Finalmente aparecieron diferentes vacunas. En este contexto, la población se movilizó para enfrentar el flagelo desde distintos frentes, buscando tratamientos, investigando sobre posibles vacunas. Así, surgen modelos matemáticos para describir, analizar y pronosticar el comportamiento del COVID-19 con la finalidad de mantener controlada la enfermedad y poner en marcha políticas públicas para proteger a la población. En este libro se presenta dos de esos modelos, el modelo determinista SIR, y el modelo probabilístico de cadenas de Markov. Los estimadores de los parámetros de los dos modelos se obtuvieron con los datos del sistema de salud de la república de Cuba. Esperamos que la lectura del este libro muestre la utilidad que las matemáticas pueden tener para enfrentar la pandemia.

© 2025 Editora Dialética (E-bog): 9786527062608

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E-bog: 30. maj 2025