A fractional-order analysis of malaria transmission using a ten-compartmental model with Caputo derivatives
محل انتشار: فصلنامه ریاضی و علوم محاسباتی، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 79
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMCS-7-2_001
تاریخ نمایه سازی: 16 تیر 1405
چکیده مقاله:
This study presents a fractional-order malaria transmission model based on a ten-compartment structure that incorporates Caputo derivatives to capture memory effects in disease dynamics. The model distinguishes non-immune and semi-immune human populations alongside mosquito compartments. We establish mathematical properties including existence, uniqueness, positivity, and boundedness of solutions within a biologically feasible region. An explicit expression for the basic reproduction number R۰ is derived using the next-generation matrix approach, and stability conditions for disease-free and endemic equilibria are analyzed via the Matignon criterion. Numerical simulations under realistic parameter settings demonstrate that decreasing the fractional order α delays epidemic peaks, reduces infection intensity, and prolongs disease persistence, highlighting the significant influence of memory effects on malaria dynamics. These results confirm that fractional-order models provide a more accurate representation of transmission patterns compared to classical integer-order frameworks.
کلیدواژه ها:
Basic Reproduction Number (R۰) ، Caputo Fractional Calculus ، Disease-Free Equilibrium (DFE) ، Fractional-Order Differential Equations ، Malaria Transmission Model
نویسندگان
Gizachew Tirite Gellow
Department of Mathematics, College of Natural and Computational Sciences, Debre Tabor University, Debre Tabor, Ethiopia.
Dayalal Suthar
Department of Mathematics, Saveetha School of Engineering, Thandalam ۶۰۰۱۲۴, Chennai, Tamil Nadu, India.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :