Dynamics of fractional order delay model of coronavirus disease

Translated Description (Arabic)

Translated Description (French)

La majorité des maladies infectieuses, telles que le VIH/sida, l'hépatite et le coronavirus (2019-nCov), sont extrêmement dangereuses. En raison de la version d'essai du vaccin et des différentes formes de 2019-nCov comme bêta, gamma, delta à travers le monde, il n'y a toujours pas de contrôle sur la transmission du coronavirus. Les facteurs de retard tels que la distance sociale, la quarantaine, les limitations d'immigration, les prolongations de vacances, les hospitalisations et l'isolement sont utilisés comme stratégies essentielles pour gérer l'épidémie de 2019-nCov. L'effet du délai sur la transmission de la maladie à coronavirus est exploré en utilisant un ordre fractionnaire non linéaire au sens de Caputo dans cet article. La théorie de l'existence du modèle est étudiée pour s'assurer qu'il a au moins une solution unique. La stabilité Ulam-Hyres (UH) du modèle considéré est démontrée pour illustrer que la solution du modèle déclaré est stable. Pour déterminer la solution approximative du modèle suggéré, une approche numérique efficace et fiable (Adams-Bashforth) est utilisée. Des simulations sont utilisées pour visualiser les données numériques afin de comprendre le comportement des différentes classes du modèle étudié. Les effets du délai sur la dynamique de la transmission du coronavirus sont illustrés par des simulations numériques via Matlab-17.

Translated Description (Spanish)

La mayoría de las enfermedades infecciosas, como el VIH/SIDA, la hepatitis y el coronavirus (2019-nCov), son extremadamente peligrosas. Debido a la versión de prueba de la vacuna y a las diferentes formas de 2019-nCov como beta, gamma, delta en todo el mundo, aún no hay control sobre la transmisión del coronavirus. Los factores de retraso, como la distancia social, la cuarentena, las limitaciones de inmigración, las extensiones de vacaciones, las hospitalizaciones y el aislamiento, se están utilizando como estrategias esenciales para gestionar el brote de 2019-nCov. El efecto del retraso en el tiempo sobre la transmisión de la enfermedad por coronavirus se explora utilizando un orden fraccional no lineal en el sentido de Caputo en este documento. Se investiga la teoría de la existencia del modelo para asegurar que tiene al menos una y única solución. La estabilidad Ulam-Hyres (UH) del modelo considerado se demuestra para ilustrar que la solución del modelo indicado es estable. Para determinar la solución aproximada del modelo sugerido, se utiliza un enfoque numérico eficiente y confiable (Adams-Bashforth). Las simulaciones se utilizan para visualizar los datos numéricos con el fin de comprender el comportamiento de las diferentes clases del modelo investigado. Los efectos del retardo en la dinámica de la transmisión del coronavirus se muestran a través de simulaciones numéricas a través de MATLAB-17.