Sistemas dinámicos y pandemias. Una relación para pensar mejor
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Palabras clave

Pandemia
Covid-19
psicología
Sistemas dinámicos

Cómo citar

Puche Navarro, R., & González, Ángela. (2021). Sistemas dinámicos y pandemias. Una relación para pensar mejor. Revista Guillermo De Ockham, 19(1), 3–6. https://doi.org/10.21500/22563202.5389
https://doi.org/10.21500/22563202.5389
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Arch-Tirado, E., Rosado-Muñoz, J. (2009). Ciencias de la complejidad y caos como herramientasen el análisis de la proliferación de vectores y zoonosis. Cirugía y cirujanos, 77(4), 341-350. Recuperado de: https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumen.cgi?IDARTICULO=22028

Barry, J. (2004). The great Influenza: The Story of the Deadliest Pandemic in History. Penguin Books UK.

Espinoza, M. (2003). El triste destino del azar. Límite, (10). 1-23.

Kermack, W. O & McKendirck, A. G. (1927). A Contribution to the Mathematical Theory of Epidemics. Proceedings of the Royal Society A. 115, 700-721. https://doi.org/10.1098/rspa.1927.0118

Kwuimy, C.A.K., Nazari, F., Jiao, X., Rohani, P., Nataraj, C. (2020). Nonlinear dynamic analysis of an epidemiological model for COVID-19 including public behavior and government action. Nonlinear Dynamics, 101, 1545-1559. https://doi.org/10.1007/s11071-020-05815-z

Mandelbrot, B. (2002). Fractals, Graphics, and Mathematics Education. En Michael Frame y Benoit Mandelbrot (Eds.). 21-38. Fractals, Graphics, and Mathematics Education. Cambridge University Press.

Morin, E. (2009). Introducción al pensamiento complejo. Gedisa: Madrid

Munné, F. (2013). Perfecto e imperfecto: completo. Estudios sobre la complejidad. California-edit : Bogotá

Ossa, J. C. (2011). Un intextricable juego de pérdidas y ganancias. Acta Colombiana de Psicologia. (14)2. 45-55

Prigogyne, I. (1993). Les lois du chaos. Flammarion: Paris

Puche-Navarro, R. (2009). ¿Es La mente no lineal? Programa Editorial Universidad del Valle: Cali

Shoabib, M., Asif Zahoor Raja, M., Touseef Sabir, M., Hussain Bukhari, A., Alrabaiah, H., Sha, Z., Kuman, P., Islam, S., (2021). A stochastic numerical analysis based on hybrid NAR-RBFs networks nonlinear SITR model for novel COVID-19 dynamics. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 202, 1-17. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.105973

Young, P. C., & Chen, F. (2021). Monitoring and forecasting the COVID-19 epidemic in the UK. Annual Reviews in Control. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2021.01.004.

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