COVID-19の拡大のためのネットワークSIRXモデル【JST・京大機械翻訳】

Dimou Argyris; Maragakis Michael; Maragakis Michael; Argyrakis Panos

文献

J-GLOBAL ID：202202271031200219 整理番号：22A0477123

COVID-19の拡大のためのネットワークSIRXモデル【JST・京大機械翻訳】

A network SIRX model for the spreading of COVID-19

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資料名：
巻： 590 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： D0322B ISSN： 0378-4371 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)

現在のCOVID-19のような感染症は,巨大な経済的および社会的影響を有する。その伝送特性をモデル化する能力は,その影響を最小化するために重要である。事実,迅速な感染が拡散するのは,最近のロックダウンのような適用緩和対策の厳しさ,範囲,および厳しさを決定する主要因子である。モデリング流行はよく研究されている主題であるが,通常,モデルは,最近の流行に課せられたもののような,検疫または他の社会的手段を含んでいない。本研究では,MaierとBrockmann(2020)による最近の論文を構築し,そこでは区画SIRXモデルを実行した。そのモデルは,状態Xを導入することによって,検疫中の社会的または個人行動変化を含み,その中で,症候性検疫個体は感染をもはや伝達せず,感染の初期段階における伝達を良く記述した。モデルの結果を,中国のいくつかの省からの実データに適用した。本アプローチでは,ネットワークに関するモンテカルロシミュレーションモデルを使用した。個人はネットワークノードであり,リンクはそれらの接触である。以前に行われたように,初期感染ノードから最近傍への拡散機構を用いた。最初に,Johns Hopkins大学によって与えられるように,1日ベースで,国の確認事例に対して,MaierおよびBrockmann(2020)と同じ方法の速度定数(パラメータ)の値を見出した。次に,MaierとBrockmann(2020)で報告されたように,同じ地理的地域に対する実際のデータとの最良適合を見出す努力において,種々の特徴を有する異なるタイプのネットワーク(ランダムErdoes-Renyi,小世界,およびBarabasi-Albertスケール-Free)を使用した。著者らのシミュレーションは,最良適合がErdoes-Renyiランダムネットワークによって来ることを示した。次に,この方法を,大型国と小サイズの両方に対して,いくつかの他の国に適用した。調査した全ての事例において,同じ結果,すなわち,時間によるパンデミックの進化に対する最良の一致が,Erdoes-Renyiネットワークに対して見出された。さらに,結果は,試験した全ての国に対して,平均次数<k>≒>10~25のランダムネットワークに対して,最良適合が起こることを示した。スケールフリーと小世界ネットワークは実際のデータに説得力がない。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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水質汚濁一般 , システム工学一般 , 公衆衛生 , システム・制御理論一般 , エネルギー消費・省エネルギー

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