Resumen

En este artículo, consideramos el modelo de epidemia forzada clásica Susceptible-Infected-Recovered (SIR) discretizado para investigar las consecuencias de la introducción de diferentes tasas de transmisión y el efecto de una estrategia constante de vacunación, brindando nuevas perspectivas numéricas y topológicas sobre la dinámica compleja de enfermedades recurrentes. Comenzando con una tasa de contacto (o transmisión) constante, el cálculo del espectro de exponentes de Lyapunov nos permite identificar diferentes regímenes caóticos. Al estudiar la evolución de las variables dinámicas, se detecta una familia de mapas iterados de tipo unimodal con un significado biológico llamativo entre esos regímenes dinámicos de las densidades de los susceptibles. Utilizando la teoría de la dinámica simbólica, estos mapas iterados se caracterizan en función del cálculo de un importante invariante numérico, la entropía topológica. La introducción de un grado (o amplitud) de

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Tasas de transmisión; Estrategia de vacunación; Percepciones numéricas; Regímenes caóticos; Entropía topológica; Estacionalidad.
• Keywords:Transmission rates; Vaccination strategy; Numerical insights; Chaotic regimes; Topological entropy; Seasonality.