Resumen En este trabajo se investiga la positividad y acotamineto de la solución de un modelo epidemiologico estacional estocástico para el virus respiratorio sincitial (RSV ). La estocasticidad en el modelo se debe a entornos físicos y sociales fluctuantes y se introduce perturbando el parámetro de transmisión de la enfermedad. Se demuestra la existencia y unicidad de la solución positiva del modelo epidemiologico estacional estocástico, lo cual se requiere en el modelado de las poblaciones ya que todas las poblaciones deben ser positivos desde el punto de vista biológico. Adicionalmente, la positividad y la acotación de las soluciones es importante para otros modelos no lineales que se presentan en las ciencias y la ingeniería. Las simulaciones numéricas del modelo estocástico se realizan utilizando el esquema numérico de Milstein y se incluyen para apoyar los resultados analíticos.

Abstract In this paper we investigate the positivity and boundedness of the solution of a stochastic seasonal epidemic model for the respiratory syncytial virus (RSV). The stochasticity in the model is due to fluctuating physical and social environments and is introduced by perturbing the transmission parameter of the seasonal disease. We show the existence and uniqueness of the positive solution of the stochastic seasonal epidemic model which is required in the modeling of populations since all populations must be positive from a biological point of view. In addition, the positivity and boundedness of solutions is important to other nonlinear models that arise in sciences and engineering. Numerical simulations of the stochastic model are performed using the Milstein numerical scheme and are included to support our analytic results.

Este artículo propone una primera aproximación matemática basada en los sistemas dinámicos para estudiar el efecto del aumento de la edad de jubilación de la Seguridad Social de los trabajadores y la dinámica de las poblaciones de jubilados. El modelo propuesto no incluye diversas variables económicas como el crecimiento salarial, los ingresos y la productividad con el fin de obtener un primer enfoque poco complejo. Las simulaciones numéricas del modelo se utilizan para investigar la dinámica de la fuerza de trabajo utilizando diferentes escenarios demográficos. El análisis de este tipo de modelos con simulaciones numéricas puede ayudar a los planificadores económicos de los gobiernos a generar las estrategias óptimas para mantener el sistema de pensiones y obtener pronósticos sobre las poblaciones de pensionistas y trabajadores.

In this paper it is proposed a mathematical approach based on dynamic systems to study the effect of the increase in the Social Security normal retirement age on the worker and on the dynamics of retiree populations. In order to simplify this initial effort, the proposed model does not include some economic variables, such as wage growth, earnings or productivity. Here, we employ numerical simulations of the model to investigate the dynamics of the labor force under different demographic scenarios. Analysis of this type of model with numerical simulations can help government economic planners make optimal strategies to sustain pension systems and forecast future trends of pensioner and worker populations.

It is the aim of this paper to investigate a suitable approach to compute solutions of the powerful Michaelis-Menten enzyme reaction equation with less computational effort. We obtain analytical-numerical solutions using piecewise finite series by means of the differential transformation method, DTM. In addition, we compute a global analytical solution by a modal series expansion. The Michaelis-Menten equation considered here describes the rate of depletion of the substrate of interest and in general is a powerful approach to describe enzyme processes. A comparison of the numerical solutions using DTM, Adomian decomposition and Runge-Kutta methods is presented. The numerical results show that the DTM is accurate, easy to apply and the obtained solutions retain the positivity property of the continuous model. It is concluded that the analytic form of the DTM and global modal series solutions are accurate, and require less computational effort than other approaches thus making them more convenient.