蚊子种群与杀虫剂抗性遗传的数学模型[j]. 托马斯·埃文斯博士. 穆罕默德和博士. 蚊子对用于控制蚊子的所有可用杀虫剂的广泛和大规模耐药性已成为消灭(或控制)蚊媒疾病努力的主要障碍. 在这项研究中, 蚊子种群动态的数学模型, 哪一种结合了对杀虫剂有抗性和敏感型蚊子的种群, 开发. 这个模型有四个均衡, 即, mosquito-free, resistant-only, 仅敏感和共存平衡(敏感基因型和抗性基因型同时存在). 对该模型进行了数学分析，并推导出该模型四个相关均衡存在的条件. 平衡态的稳定性将用解析和数值方法进行研究.人口增长模型vs. Covid-19大流行. Demo和Nicole M. DemmonsSponsor:博士. 过去几年，2019冠状病毒病一直是世界上最相关的话题之一. 不管它是从哪里来的, 它有多致命, 或者即使这是真的, 它创造了研究机会. 如果我们想创建一个模型来展示疾病是如何在社区中传播的, 我们需要了解感染的传播速度. 我们假设感染率取决于当前感染的人口和尚未感染的人口，以创建微分方程来连接这些增长/衰减率. 我们将使用洛杉矶市, CA for our data; and by solving the differential equation, 我们得到一个数学模型，可以预测在给定时间被感染的人数. 我们将使用2021年10月至12月的确诊病例总数对我们的模型进行测试.新型冠状病毒肺炎增长率预测的数学模型[j]. Thomas Evans和Ebony williams. 过去两年的经验提醒各国，无论富裕与否，它们都同样容易受到疾病的侵害, 技术, 先进的医学. 我们希望通过促进对感染率的理解来减少脆弱性.在本文中，我们引入了一个描述COVID-19增长率的基本微分方程模型，以预测给定时间的病例数. 我们认为，这取决于目前感染这种疾病的人口和尚未感染这种疾病的剩余人口. 用于分析感染率的模型将使用这两个种群, 最大可能被感染的人群, 收集/预测数据的时间, 还有一个比例常数.给定模型的准确性和精密度将用亚特兰大(ATL)确诊病例总数的数据进行分析。, GA; with these numbers being collected from October to November 2021.39'