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J-GLOBAL ID：201702261846977208   整理番号：17A1266541

現実的ソーシャルネットワーク上の感染症の広がりの超並列シミュレーション【Powered by NICT】

Massively Parallel Simulations of Spread of Infectious Diseases over Realistic Social Networks

著者 (8件)： Bhatele Abhinav ,  Yeom Jae-Seung ,  Jain Nikhil ,  Kuhlman Chris J. ,  Livnat Yarden ,  Bisset Keith R. ,  Kale Laxmikant V. ,  Marathe Madhav V.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCGRID  ページ： 689-694  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大個体群における感染症の蔓延を制御animportant社会的課題である。数学的に,問題は,適切な合成相互作用ネットワーク上の反応-拡散過程(contagionprocessesと呼ばれる)のacertainクラスとして最も良く捕捉された。エージェントbasedmodelsはそのようなcontagionprocessesを研究するために最近に成功裡に使用した。EpiSimdemics,疾患の広がりをシミュレートoverlarge,現実的な共進化相互作用ネットワークへのエージェントベースモデリングを用いた高度にスケーラブルな,並列コードwritteninチャーム++について述べた。異なるアーキテクチャ 青色水,CoriとMiraに前例のない強いとweakscalingを達成することをEpiSimdemicsの新しいparallelimplementationを提示した。第二最速並列コード本場よりもEpiSimdemicsachieves五倍高速化。この前例のないスケーリングはリアルタイム流行科学の長期ビジョンを支援するための重要なステップである。最後に,現実的な合成社会接触ネットワークspanningthe米国本土(~二億八千万ノードと五十八億社会的接触)上のインフルエンザのthespreadをシミュレートすることによりEpiSimdemicsの能力を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アメリカ合衆国 ,  拡散過程 ,  計算機アーキテクチャ ,  個体群 ,  インフルエンザ ,  エージェント ,  高速化 ,  相互作用 ,  *感染症 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 実時間 ,  エージェントベースモデリング ,  共進化 ,  *並列シミュレーション ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルネットワーク ,  感染症 ,  広がり ,  並列シミュレーション