自己推進粒子上の流行過程:連続体とエージェントベースモデリング【JST・京大機械翻訳】

Rodriguez Jorge P.; Paoluzzi Matteo; Levis Demian; Starnini Michele

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204985777372 整理番号：22P0309005

自己推進粒子上の流行過程:連続体とエージェントベースモデリング【JST・京大機械翻訳】

Epidemic processes on self-propelled particles: continuum and agent-based modelling

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ほとんどの拡散プロセスはエージェント間の空間的近接性を必要とする。移動エージェントの母集団における拡散動力学の定常状態は,このように,流行過程に含まれる時間と長さスケールの間の相互作用と空間におけるそれらの運動に依存する。著者らは,自己推進粒子(Run-and-Tumble運動)に対する流行性拡散(Susceptive-Infected-Susceptiveプロセスとしてモデル化)を記述する簡単なモデルにおけるそのような相互作用から生じる定常特性を解析した。拡散の長時間様式に注目したところ,エージェントの運動は,感染剤の巨視的画分の出現によって特性化される流行性遷移の性質を定量的に変化させることを見出した。実際,遷移は,1,2および3次元で拡散するエージェントに対する平均場型になり,一方,運動がない場合,流行発生は,エージェントの固定位置によって決定された基礎となる静的ネットワークの次元に依存した。システムの連続体記述から得た洞察を,エージェントベースモデルの数値シミュレーションにより検証した。本研究は,ソフトな活性物質物理学と理論的疫学を橋渡し,両コミュニティにおける研究者にとって興味深い可能性がある。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 計算機シミュレーション

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