Comportamiento epidemiológico covid-19 usando el método de descomposición en modos dinámicos para la ciudad de Santiago de Cali.

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dc.contributor.advisorÁlvarez Bustos, Abel
dc.contributor.authorNavarro Cano, Fabian David
dc.date.accessioned2024-06-12T20:33:07Z
dc.date.available2024-06-12T20:33:07Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEl SARS-CoV-2 es un virus que produce una enfermedad respiratoria conocida como coronavirus del 2019 (COVID-19). Este pertenece a la familia de los coronavirus, siendo un tipo de virus que infecta a seres humanos y algunos animales alrededor del mundo. De hecho, la infección por SARS-CoV-2 fue identificada por primera vez en personas expuestas a un mercado de mariscos en el sector de Wuhan, China, sobre el mes de noviembre del 2019, [22]. Desde entonces, ha sido una de las problemáticas de salud pública más grandes de la historia de la humanidad en los últimos siglos, debido a que este virus tiene una rápida tasa de transmisión y contagio. Es así como, la Organización Mundial de la Salud (OMS) emitió un estado de pandemia en cuestión de pocos meses, ocasionando grandes pérdidas económicas a nivel mundial. Dada la dimensión de esta problemática, se ha despertado el interés por parte de diferentes equipos científicos con el objetivo de identificar el comportamiento de la propagación, a fin de hallar una forma pertinente para su tratamiento. En virtud de esta situación, en este proyecto de grado se presentar a un método emergente impulsado por datos, denominado Descomposición en Modos Dinámicos (DMD), el cual permitirá conocer la dinámica epidemiológica de manera espacio-temporal sobre un periodo corto de tiempo [25, 15], utilizando los reportes generados dentro del área metropolitana de Santiago de Cali, Colombia, ver [4]. En este sentido, se emplearán las herramientas computacionales MATLAB y R para ejecutar las diferentes simulaciones que serán de utilidad para comprender el comportamiento de este virus; como de igual manera, se analizarán algunos conceptos complementarios y auxiliares que serán pertinentes para tener un adecuado manejo del método DMD, como son la Descomposición en Valores Singulares (SVD), el Análisis de Componentes Principales (PCA), el Análisis de Componentes Independientes (ICA) y finalmente el Análisis de Koopman.
dc.description.abstractengThe SARS-CoV-2 is a virus that produces a respiratory disease known as coronavirus 2019(COVID-19). This belongs to the family of coronaviruses, being a type of virus that infects humans and some animals around the world. In fact, SARS-CoV-2 infection was identified for the first time in people exposed to a seafood market in the Wuhan sector, China, around November 2019, [22]. Since then, it has been one of the biggest public health problems in the history of mankind in recent centuries, since this virus has a rapid rate of transmission and contagion. Thus, the World Health Organization (WHO) issued a state of pandemic in a matter of a few months, causing great economic losses worldwide. Given the dimension of this problem, interest has been aroused by different scientific teams to identify the behavior of the spread, to find a relevant way for its treatment. By virtue of this situation, in this degree project an emergent method driven by data will be presented, called Dynamic Mode Decomposition (DMD), which will allow to know the epidemiological dynamics in a spatio-temporal way over a short period of time [25, 15], using the reportsgenerated within the metropolitan area of Santiago de Cali, Colombia, see [4]. In this sense, thecomputational tools MATLAB and R will be used to run the different simulations that will be useful to understand the behavior of this virus; Likewise, complementary, and auxiliary concepts that will be relevant to have an adequate handling of the DMD method will be analyzed, such as Singular Value Decomposition (SVD), Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA) and finally the Koopman Analysis.
dc.format.extent75 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2374
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías y Arquitectura
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectDescomposición en Modos Dinámicos
dc.subjectCoronavirus
dc.subjectDMD
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectSARSCoV-2
dc.subjectDynamic Mode Decomposition
dc.subjectSARS-CoV-2
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingenierías. Matamatícas aplicadas
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelPregrado
dc.titleComportamiento epidemiológico covid-19 usando el método de descomposición en modos dinámicos para la ciudad de Santiago de Cali.spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TP
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Matemáticas Aplicadas