文献

J-GLOBAL ID：201702227405371028   整理番号：17A1097122

ランダムネットワーク上の潜時の感染力を伴うまたは伴わないエッジベースSEIR動力学【Powered by NICT】

Edge-based SEIR dynamics with or without infectious force in latent period on random networks

著者 (7件)： Wang Yi (School of Mathematics and Physics, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Wang Yi (Department of Mathematics and Statistics, University of Victoria, Victoria BC V8W 3R4, Canada) ,  Wang Yi (Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Cao Jinde (Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Cao Jinde (Department of Mathematics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Alsaedi Ahmed (Nonlinear Analysis and Applied Mathematics (NAAM) Research Group, Department of Mathematics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Ahmad Bashir (Nonlinear Analysis and Applied Mathematics (NAAM) Research Group, Department of Mathematics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia)
資料名： Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation  (Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation)
巻： 45  ページ： 35-54  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3226A  ISSN： 1007-5704  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然界では,疾患の大部分は潜伏期間を有しており,ネットワークの大部分は,それらが一見ランダムに紡糸したかのように見える。,任意の度数分布を持つランダムネットワーク上の潜伏期間における感染力の有無にかかわらずSEIR動力学を考察した。これらのモデルの両方は本質的に常微分方程式の三次元非線形システムであり,古典的SEIRモデルと同じによって支配される。基本再生産数と最終サイズ式を陽的に導いた。モデルの予測は,接触ネットワーク上の大規模確率SEIRシミュレーションと良く一致した。特に,潜伏期間における感染力のないSEIRモデルのための,潜伏期間の長さは基本再生産数と最終流行サイズに影響を及ぼさないが,ピークとピークの大きさの到着時間に影響する潜伏期間における感染力を持つSEIRモデルが,基本再生産数と最終流行サイズに影響する。これらの正確なモデル予測は,潜伏期間を持つネットワーク感染症の制御のための指針を提供するであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 紡糸 ,  非線形系 ,  感染症 ,  常微分方程式 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  三次元
準シソーラス用語： モデル予測 ,  到着時間 ,  基本再生産数 ,  頻度分布 ,  *感染性 ,  *ランダムネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： SEIRモデル ,  潜伏期間 ,  最終流行の大きさ ,  ランダムネットワーク ,  確率母関数 ,  確率的シミュレーション

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： ランダムネットワーク ,  潜時 ,  感染力 ,  エッジ ,  動力学