Resumen

En este documento, investigamos la dinámica de patrones de un modelo de epidemia SI no local con retardo y crecimiento de la población susceptible siguiendo un modo logístico. Aplicando la teoría de estabilidad lineal, se analiza la condición bajo la cual el modelo genera inestabilidad de Turing en el estado estacionario endémico; luego, se encuentra el dominio exacto de Turing en el espacio de parámetros. Además, los resultados numéricos muestran que el retardo temporal tiene un efecto clave en la distribución espacial de los infectados, es decir, el retardo temporal induce al sistema a generar patrones de rayas con diferentes estructuras espaciales y afecta la densidad promedio de los infectados. La simulación numérica es consistente con los resultados teóricos, lo que proporciona una referencia para la prevención y el control de enfermedades.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Investigar; Dinámica de patrones; Retardo no local; Modelo epidémico SI; Inestabilidad de Turing; Retardo en el tiempo
• Keywords:Investigate; Pattern dynamics; Nonlocal delay; SI epidemic model; Turing instability; Time delay