Non-Markovian epidemic processes in complex networks (2023)
- Authors:
- Autor USP: MORÁN, JOSÉ ANDRÉS GUZMÁN - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-12012024-114250
- Subjects: REDES COMPLEXAS; MODELOS EPIDEMIOLOGICOS; PROCESSOS DE MARKOV; PROGRAMAÇÃO ESTOCÁSTICA; ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE
- Keywords: Complex networks; Epidemic models; Epidemic simulations; Modular networks; Non-Markovian processes; Porcessos não-Markovianos; Redes modulares; Simulações de epidemias
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Um dos pilares mais importantes na modelagem matemática de processos epidêmicos é considerar os processos de infecção e recuperação como Markovianos. Isto significa que, os tempos em que um indivíduo infectado irá contagiar os seus vizinhos e, o tempo em que irá recuperar-se são exponencialmente distribuídos. No entanto, a propagação de doenças depende diretamente do comportamento humano e de períodos de incubação de doença, que em geral são fenômenos descritos por distribuições não-exponenciais. Na presente pesquisa, objetivamos explorar diferentes problemas relacionados a processos epidêmicos não-Markovianos em redes complexas. Especificamente, realizamos simulações numéricas para estudar o modelo SIR e SIS não-Markovianos com um processo de infecção Weibull em diferentes tipos de redes: (i) redes regulares aleatória descritas pelo modelo Erdós e Renyi, (ii) redes sem escala feita com o modelo Barabási Albert e (iii) redes com caraterística de pequeno mundo descritas pelo modelo Watts Strogatz. Foi mostrado que considerar um processo de infecção não-Markoviano pode mudar significativamente o tamanho da epidemia e o valor da taxa crítica de transmissão. Quanto maior o parâmetro de forma a, associado ao envelhecimento da probabilidade de infecção, epidemias com menor tamanhos e maiores taxas críticas de transmissão são encontradas. Também, estudamos processo SIR não-Markovianos em redes modulares. Para um processo de infecçãoWeibull foi encontrado que estruturas decomunidades mais fortes e envelhecimentos positivos tendem a gerar epidemias com maiores tamanho. Além disso, nossos resultados sugerem que enquanto a taxa crítica de transmissão estiver abaixo da taxa efetiva de transmissão, envelhecimentos positivos podem enfatizar o efeito de estruturas de comunidades. Isto se deve ao fato de que o envelhecimento gera uma transmissão mais lenta, o que permite que as comunidades sejam mais efetivas em conter a doença, evitando a contaminação de comunidades saudáveis.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 04.09.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
MORÁN, José Andrés Guzmán. Non-Markovian epidemic processes in complex networks. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012024-114250/. Acesso em: 23 maio 2024. -
APA
Morán, J. A. G. (2023). Non-Markovian epidemic processes in complex networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012024-114250/ -
NLM
Morán JAG. Non-Markovian epidemic processes in complex networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012024-114250/ -
Vancouver
Morán JAG. Non-Markovian epidemic processes in complex networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012024-114250/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-12012024-114250 (Fonte: oaDOI API)
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