Poissonアルゴリズム:一般に分布した滞留時間を持つ確率的流行モデルをシミュレートする簡単な方法【JST・京大機械翻訳】

Hernandez-Suarez Carlos; Lopez Osval Montsinos; Solano-Barajas Ramon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218943798443 整理番号：22P0333172

Poissonアルゴリズム:一般に分布した滞留時間を持つ確率的流行モデルをシミュレートする簡単な方法【JST・京大機械翻訳】

The Poisson algorithm: a simple method to simulate stochastic epidemic models with generally distributed residence times

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発行年： 2022年04月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月16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)

流行モデルを用い,ワクチン接種,検疫,ロックダウン,顔面マスクの使用,医薬品介入などの異なる制御政策下での流行の進行または転帰を分析した。これらのモデルが現実の状況を正確に表すとき,それらは意思決定プロセスにおける重要なツールになるかもしれない。これらのモデルの中で,区画モデルは非常に一般的であり,個人は現在の健康状態を記述する一連の区画に沿って移動している。それにもかかわらず,これらのモデルは,主にMarkovianであり,すなわち,各区画における時間は指数分布に従う。流行モデルにおいては,指数的滞在時間は非現実的であり,例えば,患者が次の時間単位で一部の疾患から回復する確率は,患者が病気の時間に依存しないことを暗示する。これは,意思決定者によって広く受け入れられ,信頼されるこれらのモデルを防ぐ重要な制限である。問題に取り組むためのアルゴリズムを組み込む必要性にもかかわらず,主題に関する文献は少ない。ここで,著者らは,効率的である滞在時間に対して任意の分布を受け入れる一般的な確率的流行モデルをシミュレートするための新しいアプローチを導入した。【JST・京大機械翻訳】

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感染症・寄生虫症一般

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